Kosár

A kosár jelenleg üres

Bejelentkezés &
Regisztráció

Jelenleg nincs belépve.

Válassza ki az oldal nyelvét

TERMÉKEINK

iPon FÓRUM

iPon Cikkek

Mit tanulhat a mesterséges intelligencia a GTA-ból?

  • Dátum | 2017.05.14 12:36
  • Szerző | Jools
  • Csoport | EGYÉB

Artur Filipowicz, a Princeton kutatója önvezető autók szoftvereinek fejlesztésével foglalkozik. Tavaly például azt igyekezett megtanítani egyik programjának, hogy az minden körülmény esetén képes legyen felismerni a stoptáblákat. Ehhez rengeteg közlekedési táblát mutatott meg a szoftvernek: régi és új táblákat, tisztákat és koszosakat, részben elfedett darabokat, vakító napfényben vagy szakadó esőben állókat, illetve ködben, és szürkületkor látszó táblákat.

Mindezen képek fotókönyvtárakban való felkutatása óriási feladat lett volna, azok tényleges lefotózása pedig még időigényesebbnek tűnt. Filipowicz ehelyett a Grand Theft Auto 5 nevű játékhoz fordult, amelyben a játékosoknak különböző bűnözők bőrébe bújva kell végrehajtaniuk bizonyos küldetéséket. A GTA 5-öt és a sorozat korábbi részeit sok kritika éri erőszakossága, és ennek kapcsán realisztikussága miatt is, Filipowicz szempontjából azonban ez ideális volt, mert a játékban nemcsak a bűnesetek és az erőszak valósághű, hanem a közlekedési táblák is. A szakértő rávette a programot, hogy adja ki neki több ezer, különböző helyzetekben látszódó stoptábla képét, majd ezeket betáplálta saját algoritmusába.

Az eset jó példája annak, miért kedvelik annyira a mestereséges intelligenciák fejlesztésével foglalkozók a videojátékokat. Sokan Filipowiczhoz hasonlóan próbaterepként használják ezeket a világokat a valósághoz. Mások azt remélik, hogy a különböző játékok és az azok által mozgósított különböző kognitív készségek segíthetnek megérteni az intelligencia lényegét, és azt, hogyan lehetne ezt kezelhető darabokra szétbontani. Megint mások az előző két feltevésre hagyatkozva úgy gondolják, hogy a játékok révén új elméleteket dolgozhatnak ki a mesterséges (és talán a természetes) intelligencia működéséről.


Ahhoz, hogy ez megtörténhessen, gyakran a játékokat is meg kell változtatni, hogy azokból egy másik program is tudjon profitálni. A GTA V például azon túl, hogy közlekedési táblák kimeríthetetlen forrása, egy Deep Drive nevű szoftver révén önvezető autók vezetési szimulátorává is átalakítható. És egy ilyen megoldás sokkal olcsóbb és biztonságosabb, mint a kocsikat irányító szoftverek tényleges utakon való tesztelése.

Szerepük fontosságára a játékfejlesztők is egyre inkább ráébrednek. 2015 júniusában a Microsoft például belevágott egy Project Malmo nevű kezdeményezésbe. Ez egy mesterséges intelligencia fejlesztő platform, amely a cég által nemrég felvásárolt Minecraft játékon alapul. 2016 novemberében a Starcarft II tulajdonosa, az Activision Blizzard jelentett be hasonló célú együttműködést a Google tulajdonában lévő DeepMinddal, amelynek neve többek közt onnan lehet ismerős, hogy ők fejlesztik a profi gójátékosokat sorra verő AlphaGo programot. 2016 végén az OpenAI nevű amerikai kutatócsoport mindenki számára hozzáférhetővé tette Universe nevű programját, amelynek segítségével több száz számítógépes játék vált más szoftverek által játszhatóvá.

A Microsoft célja saját projektjével, hogy megtanítsa az emberekkel együttműködni a mesterséges intelligenciát. Ennek érdekében a kezdeményezés vezetője, Katja Hofman a Minecraft révén igyekszik „kinevelni” egy fejlett személyi asszisztenst. A cél, hogy a szoftver a minél ügyesebben jósolja meg, hogy az emberi játékos mit akar, és segítse ennek megvalósításában. A Minecraft erre ideális terep lehet, hiszen jóval egyszerűbb, mint a való világ, de kellően bonyolult ahhoz, hogy az asszisztens program tanulhasson belőle. Hofman és kollégái például arra igyekeznek ráébreszteni szoftverüket, hogy mindenképp együtt kell működnie az emberi játékossal, ha el akar kapni egy virtuális malacot. Mindezt ráadásul pusztán az emberi játékosok akcióinak nézéséből, írott utasítások nélkül kell megtanulnia.


Ahogy már említettük, a hasonló játékok nem csak arra jók, hogy tesztterepként szolgáljanak a mesterséges intelligenciáknak. Mivel a különböző típusú játékok másfajta készségeket igényelnek, az intelligencia különböző alapelemeinek azonosítására is jól használhatók. 2015-ben a DeepMind szakértői közzétettek egy tanulmányt, amelyben arról számoltak be, hogyan tanítottak meg mesterséges neurális hálózatot különböző hetvenes-nyolcvanas években kifejlesztett Atari-játékokkal játszani.

Egyes játékok könnyebbnek, mások nehezebbnek bizonyultak a rendszer számára. A Breakout, amelyben egy pattogó labdával kell falat bontani, például jól ment neki. Itt ugyanis a játékosnak csak jobbra vagy balra kell mozgatnia az „ütőt”, hogy arról jó helyre pattanjon vissza a labda. Ha nem találja el a golyót, a büntetés azonnali: a játékos veszít egy életet. Ahogy a jutalom is rögtön megérkezik, hiszen a téglák eltalálása pontokat ér. A játék egyszerűsége és az azonnali visszacsatolás nagyon feküdt a DeepMind neurális hálózatának. A rendszer annyira jól megtanult játszani, hogy végül több mint 10-szer annyi pontot szerzett, mint a legjobb emberi játékosok.

Más játékok azonban kevésbé bizonyultak könnyen tanulhatónak. A Montezuma’s Revenge-ben például a cél egy veszélyekkel teli piramis mélyén található kincs megszerzése. Ennek elérése érdekében a játékosoknak egy sor kisebb célt kell elérniük, például meg kell találniuk az ajtókat nyitó kulcsokat. A visszacsatolás ráadásul még ezekben az alküldetésekben sem azonnali, hiszen az egyik helyen megtalált kulcs sokszor egy egészen másutt levő ajtót nyit. A végső feladat végrehajtásához, a kincs eléréséhez több ezer dolgot kell megtenni. A neurális hálózatnak pedig komoly gondjai akadtak ezzel, mert gyakran nem találta meg a logikai kapcsolatot a végrehajtandó lépések között. Míg faltörésben világbajnokká vált a rendszer, ez utóbbi játékban gyakorlatilag semmit nem tudott előre haladni.

Hozzászólások

Nem vagy bejelentkezve, a hozzászóláshoz regisztrálj vagy lépj be!

Eddigi hozzászólások:

  • 77.
    2017. 05. 30. 00:40
    Ebben igazad van, talan ahogy leirtam nem jott at de ott a lenyeg
  • 76.
    2017. 05. 29. 11:29
    Egészen tetszett a válaszod a példa felhozásáig, egyik jelölt támogatói sem voltak okosabbak vagy kevésbé intelligensebbek a másikénál. Átlag emberek alkotják a többséget, azok pedig hogy szépen fogalmazzak nem éppen állnak a helyzet magaslatán intelligencia szinten.
  • 75.
    2017. 05. 29. 10:53
    Mert nem vagytok Turelmesek, itt mondja mindenki a magaet, DE egy dolog a biztos, az pedig csak az IDO mulasaval fog kiderulni.
    Akinek meg van a megfelelo inteligencia hanyadosa, es mintakereso kepessege az elore tudja vetiteni az adott dolgok eshetoseget a jelenlegi tendenciak alapjan. A problema akarmilyen inteligens vagy nem tudsz kalkulalni a kevesbe inteligensek donteseivel(lasd USA elnokvalasztas). Vagyis lehet a tendenciak es a jozan esz abba az iranyba mutata a hulyek sokkal tobben vannak es kepesek ervenyesite az akaratukat a jozan esszel szemben.
    En megvarom nyugodtan mi fog tortenni es akkor nincs mirol vitazni
  • 74.
    2017. 05. 25. 12:47
    Attól mert te még ember klónokat vársz a mesterséges intelligencia rohadtul nem az.

    Már egyetlen egy neuron háló is több kapcsolattal rendelkezik mint egy emberi agy. És akkor az emberi agy jó része nincs is a gondolkodással direkt kapcsolatban, állati ösztönök/félelem/szeretet/stb.
    Szóval képzelheted mi lesz akkor ha az emberiség mintájára több milliárd ilyet összekapcsolnak az internet példájára.

    A másik dolog meg egyáltalán nem okosabb az embernél az MI hanem az olyan következtetéseket amit az ember több (ezer) év után vont csak le lehet hogy órák alatt megtalálja.
    Egy önvezető autónak egy dolga van az adott időpillanatban végigzongorázni minden lehetőségen és a legbiztonságosabbat kiválasztani.

    Nincsen nyelvi/területi korlát mint az embereknél, és az adatkapcsolat szinte azonnal történik.
    Képzelheted hogy az emberiség is mennyivel gyorsabban tudna fejlődni hogyha beszéd helyett telepátiával kommunikálnánk és egyből bárkit el lehetne érni az egész univerzumban szemben a jelenlegi "Half-Duplex" szerű emberi kommunikációval.
  • 73.
    2017. 05. 25. 10:42
    Nem csak én mondtam: [LINK]
  • 72.
    2017. 05. 22. 13:10
    Igen vagyis arra párhuzamot vonni hogy az önvezető autó életképtelen valamint hogy a forgalomban lévő Tesla vezetők mennyi balesetet okoznak teljesen irreleváns.
    De ennyi erővel az átlagos vonatok tengelyterhelését is összevethetjük a bipoláris autisták intelligencia szintjével.

    http://www.tylervigen.com/spurious-correlations
  • 71.
    2017. 05. 22. 10:33
    A Tesla is fejleszt teljesen önvezető autót, van is róla videó, csak még nincs olyan szinten, hogy élesben használható legyen. 2 évre saccolják, hogy éles körülmények közt felügyelet nélkül is használható lesz.
  • 70.
    2017. 05. 21. 22:36
    Szerintem erősen el van tájolódva a Tesla csakis vezetés segítő rendszerekkel rendelkezik, nem pedig önjáró autó. Aztán hogy a sok barom annak használja és baleset lesz a vége azon meg nem kéne csodálkozni.

    Egyedül a Google mögött van teljes önjáró autó ami rendesen több millió mérfölddel van tesztelve.
  • 69.
    2017. 05. 19. 17:55
    Előszöris, a kocsi olyan eseményre reagál, ami még meg sem történt, és nem is közvetlenül előtte van. Több videón be kellett jelölni, hogy hova kell nézni, különben az ember nem látja mi történik, pedig tudja, hogy figyelni kell. Többnyire ezek az ütközések viszonylag messze történtek, de ilyenkor a szétrepülő alkatrészek vagy akár egész autók messziről is veszélyesek lehetnek.
    Másrészt több olyan videó is van, ahol ténylegesen elkerüli az ütközést, olyan helyzetekben ahol az ember nem biztos, hogy elég gyorsan reagálna. Több tulaj is esküszik rá, hogy a kocsi megmentette az életüket.
    Ezen kívül a kocsinak szó szerint hátul is van szeme, úgyhogy gond nélkül figyelembe tudja venni a mögötte levő viselkedését is. Ez pont egy olyan dolog, amire egy emberi sofőrnek vészhelyzetben nincs kapacitása.
    Ez kb. olyan, mint a lovaskocsi és a vasút versenye. Eleinte nagyon sokan kételkedtek a vasút előnyeiben, de ma már kevesen fogadnának a lovaskocsira.
    Meg úgy kb. minden redikálisan új technológia esetén ugyanez történik.
    Persze szkeptikusnak lenni jó és hasznos, de azt se szabad túlzásba vinni.

    Egyébként a Google autói már jó 2 milió mérföldet vezettek önállóan, és ez alatt egyetlen egy balesetet okoztak.
  • 68.
    2017. 05. 19. 17:05
    Mindenki aki GPS-el közlekedik.
  • 67.
    2017. 05. 19. 09:01
    Sokak kezéből pedig nagyon is el kéne...
    Aki élményből vezet annak ott van rengeteg pálya ahol kiélheti magát. A gond ott kezdődik hogy pdx élményéről csak annyit tudunk hogy szereti tekergetni a kormányt és gyorsan menni. Ez alapján életveszélyes helyzetek tucatjait okozhatja naponta csak mert ő épp élvezkedik.

    Valahogy mikor kimegyek a forgalomba nem az a célom hogy jól érezzem magam, hanem hogy élve eljussak a célomhoz. Ha jól akarom érezni magam olyan környékekre megyek ahol emberrel alig találkozom és nem kell másodpercenként körbeszekennelnem a környezetem. Ha meg nincs mód ilyen helyre eljutni, akkor jöhet a project cars, meg a carmageddon, meg a többi játék (mondjuk lehet kéne vennem kormányt hogy tekergethessem.... de fura módon a teszkóban mikor tekergetem kicsit, nem élvezem a dolgot.. lehet velem van a baj)
  • 66.
    XiX
    2017. 05. 19. 08:29
    Akkor beszéljünk önvezető autó MI fejlettségéről, ha már 3 éve szerepelnek a 24 órás megbízhatósági versenyen (csak kerékcsere és "üzemanyag" töltés).

    Kálmán szűrőt ki használja a mindennapi életbe?

  • 65.
    2017. 05. 19. 01:17
    Persze gondolom te tajt részegen is másodpercenként 4000x kéred le az előtted haladó autó sebességét, és mindezt 16 tizedes jegy pontossággal.
  • 64.
    2017. 05. 18. 23:05
    Nem érted, nem akarod megérteni, szóval bele se megyek. Nem úgy mint az az autós az éppen "reagáló" önvezető autó seggébe, aki nem áll annyira a helyzet magaslatán.

    Nem fogom a Win10 topikot még1x eljátszani.
  • 63.
    2017. 05. 18. 22:48
    Nézd meg a többit is.
  • 62.
    2017. 05. 18. 22:48
    Nyílváán fokozatos lesz, de gyorsabban fog megtörténni, mint gondolnátok. Az ezzel foglalkozó cégek 2-3 évre saccolják az első példányokat. Nem is a személyautók az elsődleges piac egyébként, hanem az árúszállítás, mert ott nem a söffőr dönt, és nem az élmény számít, hanem az költség és a megbízhatóság. Egy olyan technológia amivel sokat lehet spórólni villámgyorsan elterjed.
    20 év múlva nem csak hogy mást nem lehet majd kapni, de simán lehet, hogy sok helyen tilos lesz embernek vezetni.
    Akik szeretnek vezetni, azoknak némi vigasz, hogy versenypályák továbbra is lesznek, és a szimulátorok is rohamosan fejlődnek. Egy jó autó szimulátor VR sisakkal már szinte tökéltes élmény, csak a gyorsulás érzése hiányzik, de az is megoldható.
    [LINK]
    Vagy esetleg : [LINK]
  • 61.
    2017. 05. 18. 22:42
    Itt semmi köze semminek ahhoz amit mondtam. Fél kilométerre történik valami, és azt reagálja le, nagy ügy! Tajt részegen képes lenne bárki lereagálni ezt a válogatást. Itt nem érintett vagy, hanem tanú.
  • 60.
    2017. 05. 18. 22:38
    Mint már írtam az emberek többsége azért vezet, hogy eljusson A-ból B-be. De még ha szeret is az ember vezetni, akkor se mindíg akar. Lehet túl fáradt, ittas, beteg, akármi. És egy dugóban araszolni se nagy élmény. Én is imádok vezetni, de simán el tudnám képzelni, hogy a munkába járást a kocsira bízom, és inkább olvasok közben. Nyernék vele egy órát naponta.
    A márkáknak attól még lenne szerepe, mert a kényelem és a minőség utasként is számít, és az autó státusz szimbólum is. Az is lehet, hogy más márkák másképp viselkednek majd. Egy Bentley lassan és óvatosan fog haladni, míg egy Porsche gyors és agressív lesz. A közlekedési szabályok adta határokon belül persze.
  • 59.
    2017. 05. 18. 22:29
    Az önvezető autók nem csak a szabályokat követik, hanem reagálnak a többi autó viselkedésére is.
    [LINK]
    [LINK]
    [LINK]
  • 58.
    2017. 05. 18. 22:27
    Nem fogják senki kezéből kivenni a kormányt, fokozatosan fog egyre automatizáltabbá válni a vezetés. De szerintem 20 év múlva új autót nem lehet majd ilyen rendszer nélkül venni, és sokkal többen fogják használni, mint ahányan nem.
  • 57.
    2017. 05. 18. 22:18
    Miért, a hagyományos autóknál nem fordulhat elő műszaki hiba? elég sok fajta hiba van, ami könnyen lehet halálos, akkor is ha ember vezet. Például ha elmegy a fék. Ez ellen az az orvosság, hogy ezeket nagyon megbízhatóra kell építeni. És az autó még hagyján, de egy repülőgépben ezerszám van olyan alkatrész, ami létfontosságú. Mégis a repülés a legbiztonságosabb közlekedési forma, és az előforduló balesetek többsége is pilóta hiba vagy hanyag karbantartás eredménye.
    És akkor beszéljünk arról is, hogy az autóbalesetek mekkora százalékáért felelős az ember. Nem tudok erre pontos számot, de 99% felettire saccolnám. A YouTube tele van autó baleset videókkal, azok alapján szépen látszik, hogy milyen borzasztóan figyelmetlen és buta az ember.
    Ismét csak ismételni tudom magam, a Tesla robotpilóta már most felére csökkenti a balesetek számát, pedig még messze van a teljes önállóságtól. Egyszerűen csak jobban figyel és jobbak a reflexei. A teljes önvezetéssel pedig minden nagyoobb autógyár, processzor gyár, és szoftver cég foglalkozik. Nem csak a Tesla, hanem a Mercedes, Volvo, BMW, és a többiek. Intel, Google, Über, és társaik. Mostanra már szinte mindenki tényként kezeli a önvezető autók bevezetését néhány éven belül, csak az a kérdés, hogy ki lesz az első.
    Nem úgy néz ki, hogy a gyártók ne mernék bevállalni.
    Ismételném az előző kommentemet, tessék elolvasni a Google I/O cikkeket, pontosan arról szólnak, hogy hol tart ma az MI és a képfeldolgozás. Pont bemutattak egy olyan szoftvert, ami egy mobiltelefon kamerájával megcsinálja azt amit eddig csak lézer szkennerrel lehetett.

    Abban az egyben igazad van, hogy a saját autó értelmetlenné válik. Nem véletlen, hogy az Über is nyakig benne van a dologban. A Tesla is azt tervezi, hogy hasonló szolgáltatást indít.
  • 56.
    2017. 05. 18. 21:36
    Magát a vezetési élményt kevesen fogják feladni. Nincs olyan ember aki 3 éves kora előtt ne tekert volna kormányt valamilyen formában, mert már akkor is szórakoztatta, vagy műanyag kisautón vagy jobb híján egy lábasfedőt. A márkáknak sem lenne létjogosultsága mert mindegy lenne ki mit választ ha mind ugyanúgy működik. Akiknek munkából adódóan vagy hosszabb út során fárasztó a vezetés azoknak jól jön egykét rásegítő funkció, de fullos önvezetés szerintem minden irányból kivitelezhetetlen.
  • 55.
    2017. 05. 18. 21:22
    Külön sáv kellene az önvezető autóknak, hogy minél kevesebbet kelljen közösködni ember vezetővel, így kiküszöbölhető lenne egy csomó olyan baleset, ahol az önvezető autó csak a szabályait követte, a másik autó vezetője meg a hülye fejét.
  • 54.
    2017. 05. 18. 20:16
    Ez a dolog nekem nem új, mert az én autóm is rendelkezik eme tulajdonságokkal. Én olyan műszaki hibákra gondolok amelyek főként a szenzorok és egy egyéb mechanikai hibákból adódhatnak menet közben. Akkora felelősség lenne egy fullos önvezető autó létrehozása, hogy ekkora terhet kevés gyártó viselne el. Azt kár várni hogy valakinek lesz saját fullos önvezető autója, esetleg taxi formában de azok is bejáratott útvonalakon és kis mennyiségben régiónként.
  • 53.
    XiX
    2017. 05. 18. 19:56
    Az emberi látás tanulása a fényre épül. A fény irányát tanuljuk meg.
    Aztán emeljük az éleket ki, meg oda-vissza (az éléket összekötő átmeneti sávokat) A neuronok feldolgozása limitált (fizikailag nem fér el a "sok" kapcsolat) de térben szegmentált.
    Egy szemmel is meg tudjuk saccolni a távolságot.

    A mai Mi simán mátrix. Jó sok mátrix. Nagyon jó sok kicsi mátrix.
    Bár a statisztikai halmazokat is említhetném.
  • 52.
    2017. 05. 18. 19:48
    Épp ma olvastam egy cikket, ami arról szólt, hogy újszerűként akartak valakinek eladni egy totálkárosra tört, majd nagyjából összerakott kocsit. Kipróbálta a vevő, látszólag jól működött. Amikor elvitték egy márkaszervizbe ellenőrzésre, rádugták a számítógépet, és több oldalas hibalistát kaptak, annyi érzékelő jelzett hibát/nem adott értékelhető információt. (Más kérdés, hogy a szervizes lazán törölte a hibalistát, mondván, hogy biztosan csak lemerült az akku.)
  • 51.
    2017. 05. 18. 17:16
    Érdemes elolvasni a Google I/O cikkeket. Pont a ide vágó témákról szólnak, mint például gépi tanulás, kép felismerés és precíz 3D térképezés kamerával.
  • 50.
    2017. 05. 18. 02:36
    Cikket elolvasva jot derultem, Miert pont GTA? Miert nem NFS?
    Amig sok ember nem fogja fel, hogy a jarmuvek igen is ebbe az iranyba tendalnak(bar nem jelenti 100% hogy be fog kovetkezni 20 even belul), es milyen elonyokkel jar ez addig mindegy mit mondok vagy csinalok.
    Egy eletszeru pelda:

    Hugaroring Alianz vezetestechnikai palya, felmegy kiprobal egy ABS es egyebb nelkuli jarmuvel, majd megteszi ugyanezt egy ABS es ESP es egyebb nyalankasgokkal megtuzdelt jarmuvel. Legyen inkabb forditva eloszor a jobb auto majd a butabb. Kivancsi vagyok ra el tudja-e donteni melyik a biztonsagosabb.

    Azt nem erttem az MI-vel kapcsolatban, hogyan kepesek a legfontosabb dolgot belekalkulalni, megpedig a veletlent, hiszen a valodi Neuron halozatban pont az a szep, az tesz minket azza amik vagyunk, egyediek, es diverzansak. Mas fajokra is igaz, csak ugye ott nem annyira fejlett maga a halo, vagy inkabb specifikus.
    Vagyis tanitjuk, probalja magat jobba tenni, a kerdes hogyan rakahato bele elore nem determinalt(veletlenszeruen) kialakulo neuronkapcsolat, ami kesobb pont a kreativitasert felel?

    Azert ugrottam be, hogy koszonetet mondjak a moderatoroknak 2 dolog miatt is:
    -Elgurult a gyogyszerem amikor meglattam mit irt pdx es olyat irtam amit nem kellet volna
    -Nem buntettek meg, talan azert mert erzik a kinlodasomat ebben az Idiocracy szeru vilagban, es meglattak benne a humort is talan.

    Koszi megegyszer
  • 49.
    2017. 05. 17. 18:58
    "Például nagyon fiatalon képesek vagyunk megkülönböztetni az egy fajhoz tartozó állatokat, később ez a képesség elvész, és csak a saját fajunk egyedeit tudjuk így megkülönböztetni."

    Ezért mondják, hogy minden kinai egyforma, a kínaiak meg ránk, bár lehet csak visszavágásból
  • 48.
    2017. 05. 17. 17:34
    Ha a kutatásokat becsmérlő pszeudoszkeptikus kommentelők valójában nem trollkodni akarnak, akkor az alábbi videók segíthetnek, de a többieknek is ajánlom, kellemes videósorozat, kellemes csatorna:

    - Holy Grail of AI (Artificial Intelligence) - Computerphile
    - Deadly Truth of General AI? - Computerphile
    - AI Self Improvement - Computerphile
    - The Singularity & Friendly AI? - Computerphile
    - Why Asimov's Laws of Robotics Don't Work - Computerphile
    - General AI Won't Want You To Fix its Code - Computerphile
    - AI "Stop Button" Problem - Computerphile


    @dzsuz87, @Asagrim, @BiroAndras:

    A kislányom épp a mintafelismerő korszakát éli, úgyhogy óhatatlanul feltűnnek dolgok a tanulásával kapcsolatban. Ugyanúgy kutyának ismeri fel a rajzolt kutyát meg a hús-vér pulit, snaucert, tacskót, mopszot és egyéb kutyafajtákat, a rajzolt lufiról a saját lufija jut eszébe, a rajzolt járművekről az igazik, satöbbi, de Rotraut Susanne Berner könyveit nézegetve belebotlottunk egy olyan értelmezési problémába, amit másképp célszerű feloldani egy embergyerek és másképp egy gépi tanuló esetében. A legtöbb mintával nincs gond: a gyerek rábök, mi elmondjuk neki, hogy az mondjuk egy utcazenész vagy egy motoros, ő megpróbálja érthetően kimondani, aztán megkeresi a többi lapon ugyanazt az alakot kicsit másképp ábrázolva. De van egy problémás alakzat, ami összezavarja: a gyerek rábök, mi mondjuk, hogy apáca, ő pedig rám mutat meglepődve, hogy én vagyok az apáca. Az ábrázolt alakhoz társított hangalak erősen hasonlít egy másik dologhoz társított hangalakra, de a dolgok nem hasonlítanak egymásra. Egy gyerek esetében célszerű elmagyarázni, hogy az apja nem apáca, míg a gépi tanulás esetében elegendő mintavétel után magától megtanulja a különbségtételt. A gépi tanulás nyugodtan lehet önálló (kevésbé vezetett) és bátran építhet durva becslésre. Abban az értelemben lehet önálló, hogy a bemenő adatokat szabadon, külső beleszólás nélkül értelmezheti, ha eltekintünk az input súlyozásától és összetételétől.
  • 47.
    2017. 05. 17. 16:32
    A neuronhálók pedig pontosan úgy működnek, hogy tanulás közben egyes kapcsolatok erősödnek, mások gyengülnek.
    Csak régen ezt még úgy csinálták, hogy nagyon egyszerű pár rétegből álló hálók voltak csak, és volt külön tanulási és működési fázis. A tanulás végén befagyasztották a hálózatot, így az önállóan nem tudott fejlődni.
    Ma viszont már ennél sokkal fejlettebb rendszerek vannak, már nem csak szimpla rétegekből áll a hálózat, és nem csak előkészített adatokból tudnak tanulni, hanem saját tapasztalatok alapján is. Tessák megnézni a videót a cikkben, jól látszik hogyan fejlődik a gép. És ezt teljesen önállóan teszi, csak annyi input alapján mint egy emberi játékos.
    Ezek a rendszerek szinte biztosan hasonló jelenségeket produkálnak, mint egy ember gyerek, csak még nem azon a szinten. De mivel nem találkoztok iyenekkel rendszeresen, pláne nem tanulás közben, így ezt nem látjátok.
    A tanulás első fázisa mindíg a lényeges tulajdonságok megkeresése, csak nem minden algotitmusnál ennyire látványos a folyamat.
  • 46.
    2017. 05. 17. 16:07
    Pont említi a cikk is, hogy a jövőben ebbe az irányba fejlesztenek. Hogy ne felejtsen el a gép egy játékot, amikor a következőt odaadják neki. Eddig ezzel nem foglalkoztak, azért nincs még eredmény ezen a vonalon. Én szurkolok nekik.
  • 45.
    2017. 05. 17. 15:42
    Az a baj, hogy te és a hozzád hasonlók nem tudnak elszakadni a hagyományos szoftverektől. A mesterséges intelligenciának pontosan az a lényege, hogy nem előre programozott válaszokat ad, hanem képes tanulni és alkalmazkodni.
    Az emberek is könnyen átverhetők, és ráadásul sokat hibáznak is. Mint már sokszor mondtam, a Tesla robotpilóta már mos kétszer ritkábbá teszi a baleseteket. Ez tény.
    Ma már nem gond valós időben 3D-ben feltérképezni a környezetet csupán videók alapján, szóval nem fog az autó szakadékba hajtani. És van ugye lézer szkenner is, ami az embernél nagyságrendekkel jobban "lát". Az emberi soffőrök például gyakran nem veszik észe a bicikliseket, egy számítógéppel ilyen nem fordulhat elő.
    És megintcsak nem olyan buták ezek a rendszerek, hogy kizárólag a táblák alapján közlekedjenek, simán tudhatják, hogy milyen a tapadása az útnak, és igazodhatnak hozzá. Az aktuális időjárást is könnyű felismerni egy képről.
    Elhiheted, hogy akik ezzel foglalkoznak értenek hozzá, és egyetlen cégnek se kifizetődő halomra gyilkolni a vásárlóit.
  • 44.
    2017. 05. 17. 15:11
    Az agy is neuronháló, csak sokkal nagyobb és bonyolultabb. Mint már írtam, nem érzékeled az agyad alacsony szintű működését, ezért hiszed azt, hogy ilyen egyszerűen működik. Viszont gondosan tervezett kísérletekkel egész sok részletet ki lehet deríteni.
    Nagyon leegyszerűsítve úgy működik a dolog, hogy az input hatására a neuronok elkezdenek jeleket küldeni a más neuronoknak, amikhez kapcsolódnak, és vagy erősítik, vagy gátolják azok jeleit. Ezek a visszacsatolások általában nagyon gyorsan létrehoznak egy stabil mintázatot, ez által ismeri fel az agy amit "lát". A felismerendő objektum néhány lényeges tulajdonsága már létre tudja hozni a megfelelő mintázatot, ami a pozitív visszacsatolások által stabilizálódik, és előhívja az objektumhoz többi tulajdonságás, és minden mást ami hozzá kapcsolódik.
    Azok a tüzelési minták amik nagyon nem felelnek meg az inputnak nagyon gyorsan elhalnak, így nincs esélyük a tudatos szintre eljutni. Kivéve, ha az agy működését valami zavarja. Például túl sok alkohol.
    Azok a minták, amik majdnem pontsan illeszkednek tovább maradnak versenyben, és akár tudatosan is észlelheted őket. Akár azt is el lehet érni, hogy oszcilláljon a rendzser két metastabil állapot közt. Például olyan 2 dimenziós geometriai alakzatokkal, amik két különböző 3 dimenziós alakzatnak is lehetnek a leképezései. Vagy olyan bonyolultabb képekkel, aminek két teljesen különböző de konzisztens értelmezése is van.
  • 43.
    2017. 05. 17. 15:10
  • 42.
    2017. 05. 17. 15:04
  • 41.
    2017. 05. 17. 14:57
    Ha már aksi...remélem a Samsungnak is lesz saját gépkocsimárkája. Csinálhatnának valami nagyon lapos sportkocsit, amibe nagyon lapos öngyulladó aksit lehet rakni.
  • 40.
    2017. 05. 17. 14:55
    Azért könnyebb idősebb korban az, ami fiatalabb korban nehéz, mert specializálódik az agyunk bizonyos dolgokra, rengeteg dolgot "elfelejt", hogy a fontosabbakat hatékonyabban tudja elvégezni. Fiatal korban azért okoznak nehézséget ezek a dolgok, mert nincs meg ez a specializáltság.

    Például nagyon fiatalon képesek vagyunk megkülönböztetni az egy fajhoz tartozó állatokat, később ez a képesség elvész, és csak a saját fajunk egyedeit tudjuk így megkülönböztetni. Ezzel kapcsolatban végeztek egy tesztet, az életkorokra nem emlékszek, de úgy rémlik csecsemő korú gyerekeknek diavetítettek főemlős arcokat, és sokkal hosszabb ideig kötötte le őket, mint a pár évvel idősebbeket, ezzel arra a következtetésre jutva, hogy azért unják meg hamarabb az idősebbek, mert nem látnak különbséget a külön egyedek képei között.

    És ahogy mondod, ez hiányzik a mesterséges intelligenciákból. Nem tudnak ilyen módon specializálódni, és egyelőre nem tűnik úgy, hogy valaha is tudnak majd.
  • 39.
    2017. 05. 17. 14:36
    Valóban van néhány velünk született előfeldolgozási technika. Viszont azoknál sokkal-sokkal többet fejlesztünk ki mi magunk, leginkább 3 év alatt. Amik felnőtt fejjel teljesen evidensek, azok egy 1 évesnek általában hosszas küzdelem árán sikerülnek csak. Viszont kellő mennyiságű gyakorlás után már nekik is zsigerből megy az adott probléma megoldása.

    Valami olyasmi ez, mint amit te is mondasz (genetikus algoritmusok), de nem az. A sok-sok résztvevő neuron közül elkezdünk kivenni, és közben folyamatosan adjuk továbbra is az adott (rész)feladatot a rendszernek. Az agyunk valami ezzez hasonló módszerrel oldja meg, hogy egy kilincs lenyomása, egy karakter vagy szó értelmezése vagy bármi más "egyszerű" feladat ne igényeljen túl sok agymunkát. És pontosan ez az, ami most még hiányzik a mesterséges intelligenciákból. Hogy nem csak nagyobb pontossággal, de egyre gyorsabban is képes legyen megoldani az adott feladatot.
  • 38.
    2017. 05. 17. 14:09
    Az emberi agyban is van sok fixen huzalozott előfeldolgozás. Például az élkiemelés ilyen, de van sok más. Az optikai illúziók többsége ezekre épül.
    Amikor a gép egy játékot úgy tanul meg játszani, hogy még a szabályokat se ismeri, és csak egy videót lát, az már elég meggyőző szerintem.
    Még tovább fejleszteni genetikus algoritmusokkal lehetne, ahogy az ember is készült. De szerintem a ma használt előfeldolgozás elég általános. Ebben nem vagyok otthon, de ha jól értem a működését, gyakorlatilag az egyszerű előfeldolgozó lépések összes lehetséges kombinációját lefuttatják, és ez lesz az inputja a neuronhálónak, az meg megtanulja, hogy mely inputok relevánsak.
  • 37.
    2017. 05. 17. 14:01
    A statisztikák szerint a Tesla autóinak fele olyan gyakran van balesete, mint másoknak. ÉS mint már írtam, ezt a biztosító társaságok is elismerik, márpedig nekik a bőrükre megy a dolog, és sokkal több adatohoz van hozzáférésük, mint nekünk.
    A tényekkel kár vitatkozni.
    A gázt meg már rég nem kell nyomni, erre van a tempomat.
    Amúgy meg ha a kényelem bűn, akkor teljesen be kéne tiltani az autókat, meg nagyjából minden más technológiát.

    Szerintem már beszéltünk erről, de a hibák jellemzően a mpzgó alkatrészektől erednek. Egy rendszert jellemzően annál megbízhatóbbnak tartanak, minél kevesebb mozgó alkatrészből áll. Egy modern belsőégésű motor az egy iszonyú bonyolult berendezés, akár 10000-nél is több mozgó alkatrésszel, és csak azért nem romlik el folyamatosan, mert száz év mérnöki tapasztalat, és sok milliárd dollárnyi fejlesztés van mögötte. Egy villanymotor ehhez képest egyszerűbb mint egy faék. Állítólag a Tesla Model S-ben összesen 20 körüli mozgó alkatrész van. Az egész autóban.
    Az elektronika és az aksik rendkívül megbízhatóak, ha jó minőségű alkatrészekből jól vannak összerakva. Az utolsó lehetséges hibaforrás a szoftver. Ez valószínűleg messze a legbonyolultabb része az autónak. Viszont bár általában a szoftverek elég rossz minőségúek, meg lehet írni őket jóra is, csak tudás és idő és akarás kérdése.
    Konkrétan az önvezető része a szoftvernek valószínűleg nagyrészt gépi tanulásra épül, azon belül is mélytanulásra (deep learninig). Ezt abból gondolom, hogy az Intel erre specialiált célszámítógépét építik be.
    A gépi tanulás lényege, hogy nem kézzl kell betáplálni a választ minden lehetséges szituációra, hanem elegendően sok példa és saját tapasztalat alapján a gép lényegében magát programozza. Így nincs olyan gond, hogy az ember hibásan írja meg a kódot, vagy megfeledkezik lehetséges esetekről. Ráadásul egy ilyen rendszer képes arra, hogy egy ismeretlen szituációra is valami megoldást találjon, míg egy hagyományos program ilyenkor feladja, kiszámíthatatlanul reagál, esetleg lefagy.
    Nyílván ez a módszer sem tökéletes, de sokkal megbízhatóbb a hagyományosnál.
    A repülőgépek számítógépei és szoftverei is meglehetősen bonyolultak, mégis naponta milliók életét bízzuk rájuk.

    A fejlett öndiagnosztika teljesen megszokott a komolyabb rendszerekben, ez nem gond. Amúgy is, mint már írtam túl sok minden nem tud elromlani.
    Amúgy az egyetemen volt egy csoport ami azzal foglalkozott, hogy hogy lehet csak hangok elemzésével automatikusan hibákat diagnosztizálni különböző gépekben. Ehhez nem kell sok, egy pár mikrofon, meg egy szoftver.
  • 36.
    2017. 05. 17. 10:00
    Húha...
    Troll emberek most is léteznek, most is baromi könnyen elő lehet idézni balesetet/katasztrófát. Miből gondolod hogy ez a jelenség az önvezető autóhoz köthető? Miért gondolod hogy egy ilyen jármű biztonsági protokollok nélkül száguldozna? Egy 3 betűs vezetésrásegítés tesztelése is irgalmatlan pénzt, időt igényel, gondolod hogy egy ilyen eszközt csak úgy ukmukfukk piacra dobnának? Vajon feleslegesen ölnek bele ennyi pénzt?
    A fenti példád valami elképesztő...gondolod hogy az egyik legnagyobb probléma a jeges út? Már most is számítógép dolgozik az ember keze alá,azért hogy ilyen helyzetben ne dögöljön meg. Nem tudom hogy melyik városban közlekedsz, de elnézve a pesti közlekedési morált nem hiszem hogy egy robotpilóta visszalépés lenne.sőt....
  • 35.
    2017. 05. 16. 22:51
    Na meg az időjárási effektek is egy összetett probléma. Szép téli napon leesik az ónos eső, ha még el se vakítaná a szenzorokat a fagyott víz, megy az önvezető autó annyival amennyivel a nagykönyvben meg van írva, mondjuk 90-el főúton, de a csúszós út miatt ép elméjű ember csak 20-30-al mer menni mert tudja hogy nem fog tudni megállni, vagy bevenni a kanyart. Úgy repkednének ki az árokba mint a hétszentség. El se tudjátok képzelni mennyi akadály gátolja ezt az önvezető autósdit, de tízmilliókra tehető a számuk. Elég ha egyvalami nem jut az eszébe a kedves feltalálónak, máris áldozatok százait követelheti.
  • 34.
    2017. 05. 16. 22:27
    Nincs rá mód és kész, ha lenne is, akkor is fennállna a veszély hogy troll emberek fehér festékszóróval kicsit megbolondítják az aszfaltot, és azzal együtt a kocsi is megbolondul, de még számos támadási felületre van lehetőség ami nemhogy a balesetek megelőzésére hanem egyenes tömegpusztításra lenne alkalmas. Egy gép nem gondolkodik, gondolkodásra csak az ember képes. Egy gép/szoftver csak végrehajtja amiket beprogramoztak, tehát könnyen összezavarható. Elég ha valaki rájön hogy egy hegyi ösvényen könnyűszerrel egymás utánban be lehet terelni az autókat a szakadék mélyére vagy hasonlók. Semmi nem fogja 3D-ben letapogatni az 50 méteres környezetét extrém helyzetekben hogy például mibe lehet belehajtani, mibe nem.
  • 33.
    2017. 05. 16. 20:24
    Pontosan erre akartam utalni, csak neked sokkal jobban sikerült körülírni. Becslésből vonunk le egy előzetes következtetést, amit aztán az általad leírt folyamattal pontosítunk, és ez totálisan más téma, mint mikor rohadt sok mintából keres a gép egyezést, hogy beazonosítson valamit, olyan dolgokat is belevéve a mintavételbe, aminek semmi köze az azonosítandó dologhoz. Ezért mondtam azt, hogy a gépi intelligencia, meg a valós összeegyeztethetetlen eljárással végzi el ugyanazt a feladatot. Az agy becsül, majd pontosít (ha erre van ideje). A gép mintavételez és hasonlít.

    Morgan Freeman - Through the Wormhole doksi sorozat, Are we Bigots epizódjában tökéletesen szemléltetik ezt a folyamatot, hogy hogyan is működik ez az egész azonosítás dolog embernél. Hát nem úgy mint gépeknél, egyáltalán nem...
  • 32.
    2017. 05. 16. 17:43
    Láttad a kísérletet a körbe zárt önvezető autóról? Szaggatott körön át a zártba, onnan ki meg nem tud jönni, mert záróvonalon nem hajthat át. Tény persze, hogy emberek ennél bénábban is vezetnek, de ez is messze van bármiféle intelligenciától. Én várom az MI-t, amely erre való programozás NÉLKÜL, magától, önfeledten vigyorogva száguld egy Ferrarival a Cote d'Azur-ön! Az önvezető, ellenőrzött, kívülről befolyásolható autók meg maradjanak meg a Nagy Testvér rabszolgáinak, én inkább kerülném a WannaCry féle „stopposokat”. Mit is mondott a Rolls-Royce? „A mi vásárlóinknak 100 éve nem kell már vezetniük.”
  • 31.
    2017. 05. 16. 17:34
    Hát akkor, kolléga, hadd mondjam azt, hogy még mindig nem vagy tisztában az intelligencia fogalom jelentésével. Nem jövök ezzel a „mi időnkben egy programot még nem neveztek MI-nek”, mert ha ezt itatták belétek, fölösleges is. Próbálom megvilágítani a lényeget leegyszerűsítve. Attól, hogy egy szoftver az emberi agy mintája szerint (de még csak nem is úgy) működik, még nem lesz intelligens, ahogy az ember sem, mert az emberek túlnyomó többsége sem gondolkodik (ezért is könnyedén manipulálhatóak). Az ember is csak válaszol a környezet őt érő ingereire, illetve képes (valóban gondolkodó társai által létrehozott) eszközök használatára. Sok állat is, nem beszélve a munkamegosztásról, társadalomépítésről. De (költői) kérdem én: ha megfogod a világ legintelligensebbnek tartott számítógépét, és kihajítod egy repülőgépből, tiltakozni fog? Pedig ez még csak állati ösztön lenne. Nem, ezek csak ügyes célszoftverek, nem többek, bármit hitettek el veled, vagy szeretnél is hinni. De még ha ezt leprogramozzák, sem lesznek intelligensek, csak eggyel több változóra reagálnak.
  • 30.
    2017. 05. 16. 17:14
    Most mondtad el a lényeget: TE nem tudod elképzelni hogy egy ilyen komplex problémát bárki is megoldjon! Ha te kivitelezhetetlennek tartod akkor az lehetetlen? Bocsi,de vagy te tartod magad akkora zseninek hogy ha te nem tudod akkor az nem létezik, vagy csak "kicsit" beszűkülten közelítesz a téma felé.
    Igen,egy új technológiáról van szó, vannak benne kudarcok,buktatók, de miben nincs ami forradalmi?
    Egy normál autót is hónapról hónapra karban kell tartani, nem véletlenül vannak a kötelező szervizek, a műszaki vizsgák stbstb. Átlag sofőr diagnosztikája? A mostani autók többsége tele van elektronikával, computerrel, a szerviz már nem úgy megy hogy beül a szerelő Tibi,és hallgatja a kocsi hangját, hanem rádugnak egy laptopot,és megmondják hogy min kell állítani, mit kell kicserélni. Ez a része pont hogy nem a megoldhatatlan kategória... mellesleg a balesetek tetemes része nem műszaki meghibásodás miatt történik.
  • 29.
    2017. 05. 16. 15:45
    Lehet tippelni, melyik lesz előbb: teljesen önvezető autó, vagy fúziós erőmű!
  • 28.
    2017. 05. 16. 15:41
    Rákereshetsz Tesla balesetekre is, azokból is van szép számmal. Az is biztos hogy nem a balesetek megelőzése végett indult el ez az ötlet, hanem hogy az elkényelmesedett Amerikaiaknak a gázt se kelljen már nyomni. Egy önvezető autót hónapról hónapra karban kell tartani, mert ha elszáll benne valami akkor vele együtt elszáll az utasa is. És igen, mindig beleállok ebbe a témába, mert olyan komplex kidolgozottságú technikát lehetetlen létrehozni ami minden szinten megállja a helyét. Ráadásul még azt is fel kell ismernie az autónak ha valahol hiba van, egy átlag sofőr könnyen érzékeli ha valami nincs rendben akár futómű akár elektronika, motortér részen, de egy robot nem feltétlenül fogja. Ha pedig igen, akkor az is egy újabb felár.
  • 27.
    2017. 05. 16. 14:27
    Valahogy pont a kettőtök álláspontja között van most a deep learning.

    Asagrim: a te agyad is illeszt mindenféle részletet: a kontúrt, a testrészek arányait, a bőr színét és mintázatát, a környező objektumokhoz képesti méretét, a mozgását (videó esetén) stb. Ha ezek más-más állatra utalnak, mert mondjuk valaki viccesen átrajzolta a mozgást egy lóéra, a méretet egy egérére, akkor a te agyad is összezavarodik. Persze a gyors becslés evolucionálisan roppant hasznos volt, de nem is olyan pontos.

    BiroAndras: a mostani legújabb rendszerek képesek rá? Én úgy tudom, továbbra is előre definiált - viszont paraméterezhető - módszerekkel kezd neki egy feladatnak: élkeresés, szegmentálás, skálaanalízis (scale space angolul, csak tippelem a magyar fordítást), ilyesmik. Először legyen képes saját magának fejleszteni eszközöket, technikákat, és csak utána térjünk vissza arra a kérdésre, hogy valóvan gondolkodik-e a gép.

    Ja, a Bosch régóta keres önvezető autókhoz értő szakit 5 éves professzori állásra, ha esetleg nálunk hozzáértőbbek is olvassák ezt a csevegést.
  • 26.
    2017. 05. 16. 14:10
    "Mit tanulhat a mesterséges intelligencia a GTA-ból?"

    Hogy az emberek pszichopaták, és a legjobb, ha mielőbb kiírtja őket.
  • 25.
    2017. 05. 16. 13:47
    pdx-et ne kérdezd a vezetésről. Mai napig nem volt hajlandó definiálni hogy szerinte mi is a vezetési élmény, hogy mi az amitől a csúnya gonosz robotok meg akarják fosztani. Képtelen közlekedési eszközként tekinteni az autókra, a szabályosan megengedett tempóval a belső sávban kocsikázókat meg legszívesebben ledudálja.. ezt már tudni.

    Én is fizetnék felárat egy önvezető autóért. De bennem felmerült az a kérdés, hogy mikor lehet majd úgy önvezető autót venni hogy a "sofőrnek" nincs jogsija, mert pl egészségügyileg alkalmatlannak találták, de utasként még oké neki a rendszer.
  • 24.
    2017. 05. 16. 13:43
    Pedig az agyad pont úgy működik, hogy egy rakás tárolt mintát megpróbál ráilleszeni a látott képre. Csak ezt egy neuronháló párhouzamosan és nagyon gyorsan képes megtenni, pont ezért jó.
    Ez persze durva leegyszerűsítés, de most nincs időm egy egész cikket írni. A neten lehet találni róla anyagot bőven. Mellesleg az álmokat és a halucinációkat is kiválóna magyarázz ez a működés. Egy nagy rakás pszichológiai kísérlet is jól alátámasztja ezt.
    Viszont a saját agyad működését nyílván nem fogod érzékelni, a tudatodba már csak az eredmény jut el.
  • 23.
    2017. 05. 16. 13:34
    A deep learning lényege pontosan a lényeges információk és összefüggések automatikus kinyerése. Magyarul tanulás. De más gépi tanulási módszerek is képesek egy adathalmazban mintákat, összefüggéseket, lényegi tulajdonságokat keresni. Ezek nélkül nehéz tanulni.
    Ez különbözteti meg a hagyományos programozást a gépi tanulástól. Az előbbinél a programozó betáplálája az összefüggéseket, az utóbbinál megtanítja a számítógépet, hogy hogyan ismerje fel ezeket önállóan.
  • 22.
    2017. 05. 16. 13:29
    Ennek a definíciónak is sok ponton megfelelnek már a mai MI-k. A megértés viszont önmagában is definíciót igényel. Lásd kínai szoba.
    A mai legfejlettebb MI-k alapját neuronhálók adják, azok pedig nem előre programozottak, nem fix válaszokat adnak, nagyon rugalmasak, és nagyon jól boldogulnak a rosszul definiált és pontoatlan inputokkal. Ez nem meglepő, hiszen az emberi agy is hasonló módon épül fel, csak sokkal bonyolultabb (most még).
    Egy neuronháló tud tanulni mások megfigyelésésvel, és önálló kísérletezéssel is. Például a játékokat úgy tanulták meg játszani, hogy csak azt tudták, hogy minél több pontot kell elérniük. A szabályokra maguktól kellett rájönniük, és maguktól kellett stratégiákat kidolgozni a nyerésre.
    Tehát ezek az MI-k már lényegében megértik a környezetüket, és kreatívak is. A neuronhálók tipikusan jók a váratlan helyzetek megoldásában, és működésük lényege, hogy képesek megváltozni.

    Az utóbbi pár évben több dolog is nagy lökést adott az MI fejlődésnek. Egyrészt nyílván a hardver fejlődése sokat számít. Az ember se lenne okos egy köbcenti agyvelővel. A másik fontos lépés, hogy ma már irdatlan mennyiségű adat érhető el könnyen, ami sokkal könnyebbé teszi a tanítást. Nem véletlen, hogy a Google nyakig benne van az MI fejlesztésben. A harmadik lépés viszont nem nyers erő, hanem okosabb algoritmus. A neuronhálók nem egy az egyben kapják a nyers adatot, hanem az először egy sor feldolgozó lépésen megy át, mint például a képeknél az él kiemelés (az emberi agy is így csinálja). Ezáltal sokkal relevánsabb inputtal indít a neuronháló, ami drasztikusan javítja a teljesítményét.

    Amúgy mellékesen, programozóként dolgozom, és az egyetemen foglalkoztam egy kicsit MI-vel is, szóval van némi fogalmam a témáról.
  • 21.
    2017. 05. 16. 13:23
    Annyi különbséggel, hogy ha elefántot kell felismerni, akkor az idegsejtjeimnek nem kell előtte felvetnie, majd kizárnia, hogy macskát látok-e.
  • 20.
    2017. 05. 16. 12:43
    Szóval te jobban értessz ehhez, mint az ezzel foglalkozó szakemberek ezrei.
    Persze tudom, a levegőnél nem tudnak repülni, és vasból nem lehet hajót építeni.
    Nem tudom honann veszed, hogy a Tesláknak rengeteg balesete van, és eltussolják. Egyáltalán hogy tudnák ezt megtenni? Vagy az összes illetékes hatóságot lefizették, az utasokat meg elásták?
    Amúgy vannak ám videók is, egyre több, ahol az autó megelőzi a balesetet.
    A képfeldolgozás ma már van azon a szinten, hogy nem kell más hozzá. Persze lézer szkennerrel könnyebb, csak az még drága. Amúgy, most hogy komoly igény van rá, a lézer szeknnerek ára is megy lefelé rendesen. [LINK]

    Lehet ez neked újdonság, de az emberek legnagyobb része nem élményautózik, hanem közlekedik. És egyébként is, neked mekkora élmény a pesti dugókban vezetni?
    Nemrég volt egy felmérés ahol megkérdezték a népeket, hogy mekkora felárat fizetnének egy teljesen önvezető autóért. Az átlag valahol 3 és 5 ezer dollár körül volt, de volt aki 10 ezret is fizetne.
    Az meg hogy szokatlan az teljesen természetes, és hamar elmúlik. Eredetileg maguktól az autóktól is féltek az emberek, és sokan a mai napig félnek a repüléstől.
    Autós példánál maradva, próbáltál-e már tempomat-ot használni? Elsőre az is nagyon fura és kényelmetlen érzés, amikor magától gyorsul az autó, mégis ez a funkció a nagyon sok autóban évtizedek óta elérhető.

    A robotnak épp az az óriási előnye az emberrel szemben, hogy midíg figyel, sokkal többet lát, és sokkal jobbak a reflexei. Ezért van az, hogy a Teslák már most a legbiztonságosabb autók. Annyira, hogy sok biztosító extra kedvezményt ad a Tesla tulajoknak. Persze ez nem csak a robotpilóta érdeme, hanem annak is, hogy a törés teszteken is kiváló eredményeket érnek el.
  • 19.
    2017. 05. 16. 12:41
    Azért remélem látod a milliónyi változó és a milliónyi idegsejt hálózata közötti hasonlóságot.

    A lényeg leszűrése amúgy is egy fontos szempont az alkalmazások oldaláról. Nyilván nem tudsz magaddal vinni egy szuperszámítógépet akárhova, ennek telefonról is működnie kell.

    Én továbbra is bizakodó vagyok, de ez nagyban függ az ember korától, én még csak 30 vagyok.
  • 18.
    2017. 05. 16. 11:44
    Mindig ott marad a milliónyi, (számunkra) jelentés nélküli változó, holott elég lenne néhány száz függvényalak, pár koordinátarendszer, és az ezeket összekapcsoló tulajdonságok ismerete. Röviden mondva: most még nem képes leszűrni a lényegi információt egy ilyen programcsomag.

    Itt a gond. Ez nem intelligencia. Ez az intelligencia eredményének az imitálása, egy az intelligenciával összeegyeztethetetlen eljárás által.
  • 17.
    2017. 05. 16. 10:28
    Én azért máshogy látom.

    Mivel maga az egész technika most alakul ki, ezért nyilván más fogalmunk alakul ki annak képességeiről, határairól stb. Ez teljesen normális, még nem adott az a fogalmi rendszer, még nem publikusak maguk a programok, nem is lehet ezt elvárni. Az ehhez hasonló viták segítenek tisztázni a képet.

    Másrészt arról is érdemes lenne folytatni a diskurzust, hogy mi a gépi tanulás lényege, és mik az intelligencia fő ismérvei. A kínai szoba hipotézis elgondolkodott, és eszembe jutott egyik híres matematikusunk mondata (talán Neumann, de nem biztos). Ő állította, hogy két paraméterrel egy elefántot is lehet illeszteni. Ezzel szemben a jelenlegi deep learning megközelítés az, hogy apró darabokra szabdaljuk az elefántot, és az ezek között megfigyelhető kapcsolatok alapján azonosítjuk az ábrázolni kívánt állatot. Hiányzik tehát egy olyan formalizmus belőlük, ami megkönnyítené a további ismeretek begyűjtését, és a jelenlegi információk felhasználását, ami jelen példában a különböző koordinátarendszerek és függvényalakok. Mindig ott marad a milliónyi, (számunkra) jelentés nélküli változó, holott elég lenne néhány száz függvényalak, pár koordinátarendszer, és az ezeket összekapcsoló tulajdonságok ismerete. Röviden mondva: most még nem képes leszűrni a lényegi információt egy ilyen programcsomag.
  • 16.
    2017. 05. 16. 09:51
    Rendszeresen beleállsz az ilyen jellegű témába, no de akkor fordítsuk meg a kérdést: vajon milyen érzés amikor egy piás/drogos sofőr elgázol valakit/valakiket? Vagy ha a sofőr rosszul lesz és balesetet okoz? Vagy amikor a rutintalan idióták miatt bedugul a város?
    Jah tessék,bréking nyúz:
    http://faktor.hu/faktor-dozsa-gyorgy-ut-tomegbaleset-buszmegallo-aldozatok?source=hirstart
    Gondolom a megengedett sebességgel haladt.
  • 15.
    2017. 05. 16. 08:18
    Marha okos. Első kérdésen megbukott, másodikat már fel se tettem.

    http://s3.postimg.org/ke6bhf6er/screencapture_wolframalpha_input_1494915412863.png

    Hosszabb időbe telt kigenerálnia ezt az irreleváns szöveghalmazt, mintha azt kérdeztem volna a buta keresőtől, hogy mikor született, majd followup kérdésként, hogy az hány éve volt a cél dátumhoz képest.

    Persze erre mondhatod azt, hogy ott a link a B verzióhoz, ami úgy tűnik, hogy megválaszolja a kérdésemet, de ez így akkor is sokkal lassabb, mint a butább verzióval kiszámoltatni.
  • 14.
    2017. 05. 16. 00:45
    Nem egészen, de langyos, a "deep learning" is csak szoftver (ill. több), amely a hardver fejlődésének köszönhetően irdatlan nagy adatállományokat képes már feldolgozni.

    BiroAndras (és sokan mások) meg el van tévedve kicsit a linkjei alapján, de ez jól mutatja a marketing erejét.
  • 13.
    2017. 05. 16. 00:41
    Iróniáról és folyamatosan foltozott, soha el nem készülő szoftverekről csak hallottál már?!

    Egy intelligencia minimum képes újat alkotni, felismerni és megérteni a környezetét, illetve váratlan helyzetre megfelelően reagálni, esetleg önmagát megváltoztatni.Vagy kitalálni egy viccet. Ezek viszont csak szoftverek, bármilyen összetettek is, a "MI" meg egy olyan lózunggá züllött, mint a demokrácia.

    Mi is írtunk fakton még a "hőskorban" (gimnázium, HT computer) anno külső ingerekre (input) reagáló és ezek alapján "tanuló", valamint a "viselkedésüket" módosító szoftvereket, csak nem neveztük MI-nek az adatbekérést, -felhalmozást és az ezek miatt egyre összetettebb számítások elvégzését,. ami ugye egy program lényege.
  • 12.
    2017. 05. 15. 22:49
    Anno a Concorde repülőgépeken azzal szórakoztak a pilóták, hogy mindhárman kimentek az utasok közé hosszabb időre meg kávézgatni amikor a gép full sebességen haladt, az utasok már akkor is be voltak szarva, pedig a repülésben kevesebb veszélyforrás, szinte nulla adódik autopilóta módban. Akkor vajon milyen érzés lehet egy legalább 100-al száguldó önvezető autó utasának lenni ahol minden centiméteren figyelnie kéne a robotnak.
  • 11.
    2017. 05. 15. 22:21
    Tudom, a mese és álomvilágban élők véleménye a mérvadó. Ettől még az önvezető autók csakis az Amerikai rendezett útviszonyok között és normál időjárási körülmények között lesznek megbízhatóak. Az érem másik oldala pedig az, hogy magát a vezetési élményt kevesen fogják feláldozni holmi önvezető technika miatt. A Tesla-ról ne is beszéljünk, csak szoftveres és kamerás technika, a rengeteg baleset pedig eltusolódik valamiért, amikor lépcsősoron mennek le, stb... komolyabb technika pedig nem túl kifizetődő minden egyes autóba, de még pazarlás is.
  • 10.
    2017. 05. 15. 17:49
    Szerencsére a te véleményed nem sokat számít. Akik legjobban értenek a témához pár éven belülre saccolják a teljesen önvezető autókat.
    Nem kell bejáratott útvonal, a gépi tanulás lényege épp az, hogy ismeretlen szituációkkal is boldoguljon a rendszer. A Tesla pont ezért rakta bele már rég az összes autójába ezt a technológiát, több száz milló mérföld vezetési tapasztalatot szereztek vele.
    Arra persze én is kíváncsi vagyok, hogy a pesti utakon hogy boldogulnak majd.

    Egyébként itt van pár példa arra, hogy hol tart az MI :
    [LINK]
    [LINK]
    [LINK]
    [LINK]
    [LINK]
  • 9.
    2017. 05. 15. 17:15
    Az lehet, hogy a hype nagy, de attól még működik a cucc. Az AlphaGo például sorra veri a legjobb játékosokat.
    Ha okos keresőt akarsz, próbáld ki ezt : [LINK]
  • 8.
    2017. 05. 15. 16:53
    Mondjuk pont nem a stoptábla az életszerű példa. A stop azért nyolcszög és az elsőbbségadás kötelező azért csúcsára állított háronszög, hogy hátulról, vagy koszosan is felismerhető legyen. Ehhez csak az alakzatot kell betanitani
  • 7.
    2017. 05. 15. 15:52
    Csak ismételni tudom magam, önvezető autók csak bejáratott útvonalon lehetnek működőképesek, szerintem ha kivinnék egyet Spanyolországba, ahol az út szélén vannak a szaggatott vonalak több helyen, simán lehajtana az útról egyenesen a szakadékba.
  • 6.
    2017. 05. 15. 15:26
    Valamit biztos csinál, de hogy hogyan, akörül sokkal nagyobb a hype, mint kellene.

    Én majd akkor leszek meggyőzve, hogy ebből az MI témából lesz is valami, majd ha Cortana/Google/Alexa nem csak valami interaktív google keresési találat felolvasó lesz, hanem mondjuk képes lesz olyan baromi egyszerű kérdések megválaszolására is, a keresési találatok kombinálása által, hogy pl. x színész hány éves volt, mikor Y film készült.
  • 5.
    2017. 05. 15. 14:59
    A deep learningben történő kétkedésről ez a rövid szöveg ugrott be, lehet, hogy katt777 is ere gondolt:

    "From Big Data to deep learning...

    Deep learning is like teenage sex: everyone talks about it, not everybody really knows how to do it, everyone thinks everyone else is doing it, so everybody claims they are doing it..."

    FORRÁS
  • 4.
    2017. 05. 15. 14:41
    Ez attól függ, hogy definiálod az intelligenciát. De egyre nehezebb olyan exakt definíciót szerkeszteni, hogy csak az ember feleljen meg, a számítógép ne. Filózófiai szempontból nézve ez a "kínai szoba" probléma.
    Viszont a gyakorlati alkalmazás szempontjából ez mind érdektelen, csak az számít, hogy meg tudja-e oldani a gép a neki adott feladatot. A cikkből nyílvánvalóan kiderül, hogy nagyonis működik a technológia, és a gyengeségeit sorban sikerül kiküszöbölni.
    Azt viszont nem tudom honnan veszed, hogy véletlenül működnek ezek. Ha ugyanaz a szoftver egy sor teljesen különböző játékot meg tud tanulni segítség nélkül, és valós problémákkal is jól boldogul, abban hol a véletlen?
  • 3.
    2017. 05. 15. 12:30
    A legjobb az, hogy MI nem is létezik (a jelek szerint a természetes is ritka), csak ráfogják egy véletlenül éppen jól működő szoftverre (amely persze sok embernél okosabbnak látszik, de ettől még nem lesz intelligens). Marketing bullshit.
  • 2.
    2017. 05. 15. 11:19
    Tök vicces hogy a MI-t nem is az emberek írják hanem további robotokkal készítettik el.
  • 1.
    2017. 05. 15. 08:51
    Ha ez a dolog nem is fog működni, akkor lesz egy jó programja ami CAPTCHA-nál tud majd használni.