{"id":53222,"date":"2019-11-26T00:00:00","date_gmt":"2019-11-25T21:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/blog_prohoster\/grafik-gartnera-2019-o-chyom-vse-eti-modnye-slova"},"modified":"2020-02-18T14:01:06","modified_gmt":"2020-02-18T11:01:06","slug":"grafik-gartnera-2019-o-chyom-vse-eti-modnye-slova","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/hu\/blog\/news\/grafik-gartnera-2019-o-chyom-vse-eti-modnye-slova","title":{"rendered":"Gartner-diagram 2019: mir\u0151l sz\u00f3lnak ezek a divatos szavak?","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

A Gartner grafikon azok sz\u00e1m\u00e1ra, akik a technol\u00f3giai szektorban dolgoznak, olyan, mint egy haute couture ki\u00e1ll\u00edt\u00e1s. R\u00e1tekintve el\u0151re l\u00e1thatja, mely kifejez\u00e9sek a legtrendibbek ebben az \u00e9vszakban, \u00e9s mit fog hallani a legk\u00f6zelebbi konferenci\u00e1kon.<\/p>\n

Dek\u00f3doltuk, mi rejlik a sz\u00e9p szavak m\u00f6g\u00f6tt ezen a grafikonon, hogy \u00d6n is tudjon ezen a nyelven besz\u00e9lni.<\/p>\n

\"Gartner-diagram
\n
\n<\/a><\/noindex><\/p>\n

El\u0151sz\u00f6r is, n\u00e9h\u00e1ny sz\u00f3 arr\u00f3l, hogy mit is jelent ez a grafikon. Minden \u00e9v augusztus\u00e1ban a Gartner tan\u00e1csad\u00f3 \u00fcgyn\u00f6ks\u00e9g kiadja a Gartner Hype Curve jelent\u00e9st. Magyarul ez az 'izgalom g\u00f6rb\u00e9je', vagy egyszer\u0171bben: hype. 30 \u00e9ve a Public Enemy rapperjei azt \u00e9nekelt\u00e9k: 'Ne higgy a hype-nak'. Hinni vagy sem, az szem\u00e9lyes k\u00e9rd\u00e9s, de legal\u00e1bb ismerni ezeket a kulcsszavakat \u00e9rdemes, ha a technol\u00f3giai szektorban dolgozik \u00e9s szeretn\u00e9 tudni a glob\u00e1lis trendeket.<\/p>\n

Ez a grafikon a t\u00e1rsadalmi elv\u00e1r\u00e1sokat mutatja egy adott technol\u00f3gi\u00e1val kapcsolatban. A Gartner v\u00e9lem\u00e9nye szerint egy technol\u00f3gia \u00f6t f\u00e1zison megy kereszt\u00fcl: a technol\u00f3gia bevezet\u00e9se, a t\u00falzott elv\u00e1r\u00e1sok cs\u00facspontja, a csal\u00f3d\u00e1s v\u00f6lgye, a megvil\u00e1gosod\u00e1s dombja, a termel\u00e9kenys\u00e9g plat\u00f3ja. De el\u0151fordulhat, hogy belemer\u00fcl a 'csal\u00f3d\u00e1s v\u00f6lgy\u00e9be' - p\u00e9ld\u00e1ul a bitcoinnal kapcsolatos tapasztalatok k\u00f6nnyen esz\u00fcnkbe jutnak: eredetileg a 'j\u00f6v\u0151 p\u00e9nzek\u00e9nt' a cs\u00facsra jutottak, majd gyorsan lecs\u00fasztak, amikor nyilv\u00e1nval\u00f3v\u00e1 v\u00e1ltak a technol\u00f3gia h\u00e1tr\u00e1nyai, els\u0151sorban a tranzakci\u00f3k korl\u00e1toz\u00e1sa \u00e9s a bitcoinok el\u0151\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1hoz sz\u00fcks\u00e9ges \u00f3ri\u00e1si mennyis\u00e9g\u0171 energia (ami m\u00e1r k\u00f6rnyezeti probl\u00e9m\u00e1kat is felvet). \u00c9s term\u00e9szetesen nem szabad elfelejteni, hogy a Gartner grafikon csup\u00e1n el\u0151rejelz\u00e9s: itt p\u00e9ld\u00e1ul olvashat r\u00e9szletesebben cikket<\/a><\/noindex>, ahol a legszembet\u0171n\u0151bb, be nem teljes\u00fclt el\u0151rejelz\u00e9seket elemzik.<\/p>\n

Teh\u00e1t n\u00e9zz\u00fck \u00e1t a Gartner \u00faj grafikonj\u00e1t. A technol\u00f3gi\u00e1k \u00f6t nagy t\u00e9macsoportba vannak osztva:<\/p>\n

    \n
  1. Fejlett AI \u00e9s analitika (Advanced AI and Analytics)\n<\/li>\n
  2. Posztklasszikus sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnika \u00e9s kommunik\u00e1ci\u00f3 (Postclassical Compute and Comms)\n<\/li>\n
  3. \u00c9rz\u00e9kel\u00e9s \u00e9s mobilit\u00e1s (Sensing and Mobility)\n<\/li>\n
  4. \u00daj ember (Augmented Human)\n<\/li>\n
  5. Digit\u00e1lis \u00f6kosziszt\u00e9m\u00e1k (Digital Ecosystems)\n<\/li>\n<\/ol>\n

    <\/p>\n

    1. Fejlett AI \u00e9s analitika (Advanced AI and Analytics)<\/h1>\n

    \nAz utols\u00f3 10 \u00e9vben a m\u00e9lytanul\u00e1s (Deep Learning) igazi csillag\u00f3r\u00e1j\u00e1t l\u00e1thatjuk. Ezek a h\u00e1l\u00f3zatok val\u00f3ban hat\u00e9konyak a maguk feladatk\u00f6r\u00e9ben. 2018-ban Yann LeCun, Geoffrey Hinton \u00e9s Yoshua Bengio a benn\u00fck tett felfedez\u00e9sek\u00e9rt Turing-d\u00edjat kaptak \u2013 a legfontosabb elismer\u00e9st, ami a sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnika \u00abNobel-d\u00edja\u00bb. \u00cdgy teh\u00e1t az al\u00e1bbi f\u0151bb trendeket emelhetj\u00fck ki ezen a ter\u00fcleten:<\/p>\n

    1.1. \u00c1tvitel tanul\u00e1s (Transfer Learning)<\/h2>\n

    \nNem egy \u00faj neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatot tan\u00edtasz be a null\u00e1r\u00f3l, hanem egy m\u00e1r betan\u00edtottat veszel, \u00e9s \u00faj c\u00e9lt adsz neki. N\u00e9ha ehhez a h\u00e1l\u00f3zat egy r\u00e9sz\u00e9t \u00fajra kell tan\u00edtani, de nem az eg\u00e9sz h\u00e1l\u00f3zatot, ami sokkal gyorsabb. P\u00e9ld\u00e1ul, ha a ResNet50 nev\u0171, az ImageNet1000 adathalmazon betan\u00edtott neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatot alkalmazod, akkor olyan algoritmust kapsz, amely k\u00e9pes nagyon sok k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 objektumot azonos\u00edtani k\u00e9pek alapj\u00e1n, nagyon nagy m\u00e9lys\u00e9gben (1000 oszt\u00e1ly a 50 r\u00e9teg \u00e1ltal kidolgozott jellemz\u0151k alapj\u00e1n). De nem sz\u00fcks\u00e9ges az eg\u00e9sz h\u00e1l\u00f3zatot teljes m\u00e9rt\u00e9kben \u00fajratan\u00edtani, ami h\u00f3napokig tartana.<\/p>\n

    A online tanfolyam<\/a><\/noindex> Samsung \u00abNeur\u00e1lis H\u00e1l\u00f3zatok \u00e9s Sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes L\u00e1t\u00e1s\u00bb, p\u00e9ld\u00e1ul a v\u00e9gs\u0151 Kaggle feladat<\/a><\/noindex> a t\u00e1ny\u00e9rok tiszta \u00e9s piszkos \u00e1llapot\u00e1nak oszt\u00e1lyoz\u00e1s\u00e1val bemutatja azt a megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st, amely 5 perc alatt biztos\u00edt egy m\u00e9ly neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatot, amely k\u00e9pes megk\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztetni a piszkos t\u00e1ny\u00e9rokat a tiszt\u00e1kt\u00f3l, a fent le\u00edrt architekt\u00fara alapj\u00e1n. Az eredeti h\u00e1l\u00f3zat nem tudta, hogy mik azok a t\u00e1ny\u00e9rok, csak azt tanulta, hogy melyik a mad\u00e1r \u00e9s melyik a kutya (l\u00e1sd ImageNet).<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \nForr\u00e1s:     online tanfolyam<\/a><\/noindex> Samsung \u00abNeur\u00e1lis H\u00e1l\u00f3zatok \u00e9s Sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes L\u00e1t\u00e1s\u00bb<\/i><\/p>\n

    Az \u00e1tvitel tanul\u00e1shoz tudni kell, hogy mely megk\u00f6zel\u00edt\u00e9sek m\u0171k\u00f6dnek, \u00e9s milyen alap architekt\u00far\u00e1k \u00e1llnak rendelkez\u00e9sre. \u00d6sszess\u00e9g\u00e9ben ez nagyon felgyors\u00edtja a g\u00e9pi tanul\u00e1s gyakorlati alkalmaz\u00e1sainak megjelen\u00e9s\u00e9t.<\/p>\n

    1.2. Generat\u00edv ellens\u00e9ges h\u00e1l\u00f3zatok (Generative Adversarial Networks, GAN)<\/h2>\n

    \nEz azokban az esetekben hasznos, amikor nagyon neh\u00e9z megfogalmazni az oktat\u00e1si c\u00e9lt. Min\u00e9l k\u00f6zelebb \u00e1ll a feladat a val\u00f3s \u00e9lethez, ann\u00e1l vil\u00e1gosabb sz\u00e1munkra (\u00abhozd ide a kis szekr\u00e9nyt\u00bb), de ann\u00e1l nehezebb m\u0171szaki feladatk\u00e9nt megfogalmazni. A GAN pontosan arra t\u00f6rekszik, hogy megszabad\u00edtson minket ett\u0151l a probl\u00e9m\u00e1t\u00f3l.<\/p>\n

    Itt k\u00e9t h\u00e1l\u00f3 m\u0171k\u00f6dik: az egyik generat\u00edv (Generative), a m\u00e1sik diszkr\u00e9t (Adversarial). Az egyik h\u00e1l\u00f3 tanul hasznos munk\u00e1t v\u00e9gezni (k\u00e9pek oszt\u00e1lyoz\u00e1sa, hangok felismer\u00e9se, mes\u00e9k rajzol\u00e1sa). A m\u00e1sik h\u00e1l\u00f3 abban tanul, hogy tan\u00edtja az el\u0151bb eml\u00edtett h\u00e1l\u00f3t: val\u00f3s p\u00e9ld\u00e1i vannak, \u00e9s az ismeretlen, bonyolult k\u00e9pletet keresi a generat\u00edv r\u00e9sz \u00e1ltal l\u00e9trehozott alkot\u00e1sok \u00f6sszehasonl\u00edt\u00e1s\u00e1ra a val\u00f3s vil\u00e1g objektumaival (tan\u00edt\u00f3 mint\u00e1kkal) igaz\u00e1n fontos m\u00e9ly jegyek alapj\u00e1n: a szemek sz\u00e1ma, a Miyazaki st\u00edlus\u00e1hoz val\u00f3 k\u00f6zels\u00e9g, az angol kiejt\u00e9s helyess\u00e9ge.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \nP\u00e9lda a h\u00e1l\u00f3 munk\u00e1j\u00e1nak eredm\u00e9ny\u00e9re, amely anime karaktereket gener\u00e1l.     Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    De ott term\u00e9szetesen neh\u00e9z fel\u00e9p\u00edteni az architekt\u00far\u00e1t. Nem el\u00e9g csak neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3kat odadobni, azokat el\u0151 kell k\u00e9sz\u00edteni. Hetekig kell \u0151ket tan\u00edtani. A GAN t\u00e9m\u00e1j\u00e1val dolgoznak koll\u00e9g\u00e1im a Samsung Mesters\u00e9ges Intelligencia K\u00f6zpontban, ez az egyik kulcsfontoss\u00e1g\u00fa kutat\u00e1si k\u00e9rd\u00e9s\u00fck. P\u00e9ld\u00e1ul, itt van egy ilyen fejleszt\u00e9s volt<\/a><\/noindex>: generat\u00edv h\u00e1l\u00f3k haszn\u00e1lata val\u00f3s\u00e1gh\u0171 emberi f\u00e9nyk\u00e9pek szint\u00e9zis\u00e9re, amelyek v\u00e1ltoztathat\u00f3 testhelyzetet engednek \u2014 p\u00e9ld\u00e1ul virtu\u00e1lis \u00f6lt\u00f6z\u0151 l\u00e9trehoz\u00e1s\u00e1ra, vagy arcok szintetiz\u00e1l\u00e1s\u00e1ra, amely cs\u00f6kkentheti az inform\u00e1ci\u00f3 mennyis\u00e9g\u00e9t, amelyet t\u00e1rolni vagy tov\u00e1bb\u00edtani kell a min\u0151s\u00e9gi videoh\u00edv\u00e1s, k\u00f6zvet\u00edt\u00e9s vagy szem\u00e9lyes adatok v\u00e9delme \u00e9rdek\u00e9ben.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    1.3. Magyar\u00e1zhat\u00f3 Mesters\u00e9ges Intelligencia (Explainable AI)<\/h2>\n

    \nN\u00e9h\u00e1ny ritka feladat eset\u00e9n a m\u00e9lyarchitekt\u00far\u00e1k el\u0151rehalad\u00e1sa hirtelen k\u00f6zel\u00edtette a m\u00e9ly neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok lehet\u0151s\u00e9geit az emberihez. Most a c\u00e9l az, hogy a feladatok k\u00f6re b\u0151v\u00fclj\u00f6n. P\u00e9ld\u00e1ul egy robotporsz\u00edv\u00f3 k\u00f6nnyed\u00e9n meg tudn\u00e1 k\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztetni a macsk\u00e1t a kuty\u00e1t\u00f3l egy k\u00f6zvetlen tal\u00e1lkoz\u00e1skor. De a legt\u00f6bb \u00e9lethelyzetben k\u00e9ptelen lenne megtal\u00e1lni a macsk\u00e1t, amely a ruh\u00e1k vagy a b\u00fatorok k\u00f6z\u00f6tt alszik (b\u00e1r, mint mi is, a legt\u00f6bb esetben\u2026).<\/p>\n

    Mi a m\u00e9ly neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatok sikereinek oka? Olyan feladatmeg\u00e9rt\u00e9st alak\u00edtanak ki, amely nem a \u201eszabad szemmel l\u00e1that\u00f3\u201d inform\u00e1ci\u00f3n (a f\u00e9nyk\u00e9p pixeljein, a hanger\u0151 ugr\u00e1sain\u2026) alapul, hanem olyan jellemz\u0151k\u00f6n, amelyek a sz\u00e1mos r\u00e9teg neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zaton v\u00e9gzett el\u0151feldolgoz\u00e1s ut\u00e1n keletkeznek. Sajnos ezek a kapcsolatok \u00e9rtelmetlenek, ellentmond\u00e1sosak vagy a kiindul\u00f3 adatcsoport t\u00f6k\u00e9letlens\u00e9geinek nyomait is hordozhatj\u00e1k. P\u00e9ld\u00e1ul van egy kis sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes j\u00e1t\u00e9k, ami arr\u00f3l sz\u00f3l, hova vezethet a mesters\u00e9ges intelligencia gondolkod\u00e1s n\u00e9lk\u00fcli alkalmaz\u00e1sa a toborz\u00e1s sor\u00e1n. A legjobbak t\u00fal\u00e9l\u00e9se<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \nA k\u00e9pjel\u00f6l\u0151 rendszer a f\u0151z\u0151 embert n\u0151nek nevezte, b\u00e1r a k\u00e9pen val\u00f3j\u00e1ban f\u00e9rfi szerepel (    Forr\u00e1s<\/a><\/noindex>). Ez \u00e9szrevett\u00fck<\/a><\/noindex> a Virginiai Int\u00e9zetben.<\/i><\/p>\n

    Azoknak a bonyolult \u00e9s m\u00e9ly \u00f6sszef\u00fcgg\u00e9seknek az elemz\u00e9s\u00e9re, amelyeket gyakran magunk sem tudunk megfogalmazni, explic\u00e1lhat\u00f3 mesters\u00e9ges intelligencia (Explainable AI) m\u00f3dszerekre van sz\u00fcks\u00e9g. Ezek a m\u00e9ly neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3k jellemz\u0151it \u00fagy szervezik, hogy a tanul\u00e1s ut\u00e1n elemezni tudjuk a h\u00e1l\u00f3 \u00e1ltal tanult bels\u0151 k\u00e9pviseletet, \u00e9s ne csak a d\u00f6nt\u00e9s\u00e9re t\u00e1maszkodjunk.<\/p>\n

    1.4. Perif\u00e9ri\u00e1s analitika \/ AI (Edge Analytics \/ AI)<\/h2>\n

    \nMinden, ami az Edge sz\u00f3t tartalmazza, sz\u00f3 szerint a k\u00f6vetkez\u0151ket jelenti: egyes algoritmusok \u00e1thelyez\u00e9se a felh\u0151b\u0151l \/ szerverb\u0151l az v\u00e9gs\u0151 eszk\u00f6z \/ \u00e1tj\u00e1r\u00f3 szintj\u00e9re. Az ilyen algoritmus gyorsabban m\u0171k\u00f6dik, \u00e9s nincs sz\u00fcks\u00e9ge kapcsolatra a k\u00f6zponti szerverhez m\u0171k\u00f6d\u00e9s\u00e9hez. Ha ismer\u0151s a 'v\u00e9kony kliens' fogalma, akkor itt ezt a klienst egy kicsit 'vastagabb\u00e1' tessz\u00fck.
    \nEz fontos lehet az Internet of Things sz\u00e1m\u00e1ra. P\u00e9ld\u00e1ul, ha egy g\u00e9p t\u00falmelegszik \u00e9s h\u0171t\u00e9sre van sz\u00fcks\u00e9ge, \u00e9rdemes azonnali jelet k\u00fcldeni err\u0151l a gy\u00e1rt\u00e1si szinten, an\u00e9lk\u00fcl, hogy megv\u00e1rn\u00e1nk, am\u00edg az adatok eljutnak a felh\u0151be, \u00e9s onnan a m\u0171szakvezet\u0151h\u00f6z. Vagy egy m\u00e1sik p\u00e9lda: a vezet\u0151 n\u00e9lk\u00fcli aut\u00f3k \u00f6n\u00e1ll\u00f3an k\u00e9pesek kezelni a forgalmi helyzetet, an\u00e9lk\u00fcl, hogy k\u00f6zponti szerverhez kellene fordulniuk.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Vagy itt van egy m\u00e1sik p\u00e9lda arra, mi\u00e9rt fontos ez a biztons\u00e1g szempontj\u00e1b\u00f3l: amikor a telefonj\u00e1n sz\u00f6veget g\u00e9pel, az megjegyzi az \u00d6n \u00e1ltal haszn\u00e1lt tipikus szavakat, hogy a telefon billenty\u0171zete k\u00e9nyelmesen javasolhassa azokat \u2013 ezt h\u00edvj\u00e1k predikt\u00edv sz\u00f6vegbevitelnek. Az, hogy mindent, amit a billenty\u0171zeten bevisz, elk\u00fcldjenek egy adatk\u00f6zpontba, megs\u00e9rten\u00e9 az \u00d6n mag\u00e1n\u00e9let\u00e9t, \u00e9s egyszer\u0171en nagyon vesz\u00e9lyes lenne. Ez\u00e9rt a billenty\u0171zet tanul\u00e1sa csak az \u00d6n eszk\u00f6z\u00e9n bel\u00fcl t\u00f6rt\u00e9nik.<\/p>\n

    1.5. AI-platform mint szolg\u00e1ltat\u00e1s (AI PaaS)<\/h2>\n

    \nA PaaS \u2013 Platform mint szolg\u00e1ltat\u00e1s \u2013 egy \u00fczleti modell, melynek keretein bel\u00fcl hozz\u00e1f\u00e9r\u00e9st kapunk egy integr\u00e1lt platformhoz, bele\u00e9rtve annak felh\u0151alap\u00fa adatb\u00e1zis\u00e1t \u00e9s a k\u00e9sz elj\u00e1r\u00e1sokat. \u00cdgy megszabadulhatunk az infrastrukt\u00fara feladatait\u00f3l, \u00e9s teljesen a hasznos dolgok el\u0151\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1ra \u00f6sszpontos\u00edthatunk. PaaS platformok az AI feladatokhoz: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI Platform.<\/p>\n

    1.6. Adapt\u00edv g\u00e9pi tanul\u00e1s (Adaptive ML)<\/h2>\n

    \nMi lenne, ha lehet\u0151s\u00e9get adn\u00e1nk a mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1nak az alkalmazkod\u00e1sra... K\u00e9rdezheti \u2013 hogyan is?.. Hiszen nem is alkalmazkodik a feladathoz? A probl\u00e9ma a k\u00f6vetkez\u0151: minden ilyen feladatot alaposan megform\u00e1lunk, miel\u0151tt a mesters\u00e9ges intelligencia megold\u00e1s\u00e1hoz algoritmust \u00e9p\u00edten\u00e9nk. A v\u00e1lasz az, hogy kider\u00fcl, ezt a l\u00e1ncot is egyszer\u0171s\u00edteni lehet.<\/p>\n

    A hagyom\u00e1nyos g\u00e9pi tanul\u00e1s nyitott rendszer (open-loop) alapelv\u00e9n m\u0171k\u00f6dik: \u00d6n el\u0151k\u00e9sz\u00edti az adatokat, kital\u00e1l egy neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3t (vagy b\u00e1rmit), tan\u00edtja, majd megn\u00e9zi a k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 mutat\u00f3kat, \u00e9s ha minden rendben van, elind\u00edthatja a neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3t az okostelefonokon \u2013 a felhaszn\u00e1l\u00f3i feladatok megold\u00e1s\u00e1ra. De azokban az alkalmaz\u00e1sokban, ahol rengeteg adat van \u00e9s azok jellege fokozatosan v\u00e1ltozik, m\u00e1s m\u00f3dszerek sz\u00fcks\u00e9gesek. Az olyan rendszerek, amelyek alkalmazkodnak \u00e9s \u00f6n\u00e1ll\u00f3an tanulnak, z\u00e1rt, \u00f6nszab\u00e1lyoz\u00f3 k\u00f6r\u00f6ket hoznak l\u00e9tre (closed-loop), \u00e9s zavartalanul kell m\u0171k\u00f6dni\u00fck.<\/p>\n

    Az alkalmaz\u00e1sok lehetnek p\u00e9ld\u00e1ul \u00e1raml\u00e1si analitika (Stream Analytics), amely alapj\u00e1n sz\u00e1mos \u00fczletember hozza meg d\u00f6nt\u00e9seit, vagy az adapt\u00edv termel\u00e9sir\u00e1ny\u00edt\u00e1s. A modern alkalmaz\u00e1sok m\u00e9rete \u00e9s az embereket \u00e9rint\u0151 kock\u00e1zatok jobb meg\u00e9rt\u00e9se alapj\u00e1n a probl\u00e9m\u00e1kat megold\u00f3 m\u00f3dszerek mindegyik\u00e9t egy gy\u0171jt\u0151n\u00e9v alatt h\u00edvj\u00e1k: Adapt\u00edv AI.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Ezen a k\u00e9pre n\u00e9zve neh\u00e9z megszabadulni att\u00f3l az \u00e9rz\u00e9st\u0151l, hogy a j\u00f6v\u0151kutat\u00f3k keny\u00e9rrel szomjaznak \u2013 csak tan\u00edtsanak meg egy robotot l\u00e9legezni...<\/p>\n

    Posztklasszikus sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnika \u00e9s kommunik\u00e1ci\u00f3 (Postclassical Compute and Comms)<\/h1>\n

    <\/p>\n

    2.1. Az \u00f6t\u00f6dik gener\u00e1ci\u00f3s mobilkommunik\u00e1ci\u00f3 (5G)<\/h2>\n

    \nEz annyira \u00e9rdekes t\u00e9ma, hogy azonnal visszautalunk a mi a Spotify d\u00f6nt\u00e9shozatali m\u00f3dszertan\u00e1r\u00f3l. Egyre t\u00f6bb felhaszn\u00e1l\u00f3 prefer\u00e1lja a zenehallgat\u00e1st mobilon a streaming szolg\u00e1ltat\u00e1sban, de a c\u00e9gn\u00e9l t\u00falnyom\u00f3r\u00e9szt webprogramoz\u00f3k dolgoznak. A Spotify elemezte ezt a helyzetet, \u00e9s \u00fagy d\u00f6nt\u00f6tt, hogy t\u00f6bb mobilfejleszt\u0151t vesz fel, valamint \u00e1tnevezi a webes szakembereket \u00faj ir\u00e1nyba:<\/a><\/noindex>. Itt pedig egy r\u00f6vid \u00f6sszefoglal\u00f3. A 5G a adat\u00e1tviteli frekvencia n\u00f6vel\u00e9s\u00e9nek k\u00f6sz\u00f6nhet\u0151en hihetetlen\u00fcl gyors\u00e1 teszi az internet sebess\u00e9g\u00e9t. A r\u00f6vid hull\u00e1mok nehezebben jutnak \u00e1t az akad\u00e1lyokon, ez\u00e9rt a h\u00e1l\u00f3zatok fel\u00e9p\u00edt\u00e9se teljesen m\u00e1s lesz: 500-szor t\u00f6bb b\u00e1zis\u00e1llom\u00e1sra lesz sz\u00fcks\u00e9g.<\/p>\n

    A sebess\u00e9ggel \u00faj jelens\u00e9gek is megjelennek: val\u00f3s idej\u0171 j\u00e1t\u00e9kok kiterjesztett val\u00f3s\u00e1ggal, bonyolult feladatok (mint a seb\u00e9szet) ell\u00e1t\u00e1sa t\u00e1vjelenl\u00e9t r\u00e9v\u00e9n, balesetek \u00e9s \u00f6sszetett helyzetek elker\u00fcl\u00e9se az aut\u00f3k k\u00f6z\u00f6tti kommunik\u00e1ci\u00f3n kereszt\u00fcl. Gyakorlatibb szempontb\u00f3l: v\u00e9gre megsz\u0171nik a mobilinternet lelassul\u00e1sa t\u00f6meges esem\u00e9nyek sor\u00e1n, mint p\u00e9ld\u00e1ul egy stadionbeli meccs.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \nA k\u00e9p forr\u00e1sa \u2013 Reuters, Niantic<\/i><\/p>\n

    2.2. K\u00f6vetkez\u0151 gener\u00e1ci\u00f3s mem\u00f3ria (Next-Generation Memory)<\/h2>\n

    \nItt az \u00f6t\u00f6dik gener\u00e1ci\u00f3s RAM-r\u00f3l van sz\u00f3 \u2013 DDR5. A Samsung bejelentette, hogy 2019 v\u00e9g\u00e9ig megjelennek a DDR5-\u00f6s alap\u00fa term\u00e9kek. V\u00e1rhat\u00f3, hogy az \u00faj mem\u00f3ria k\u00e9tszer gyorsabb \u00e9s k\u00e9tszer nagyobb kapacit\u00e1s\u00fa lesz, meg\u0151rizve a form\u00e1tumot, ami azt jelenti, hogy sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9p\u00fcnkh\u00f6z ak\u00e1r 32GB kapacit\u00e1s\u00fa mem\u00f3ria modulokat kaphatunk. A j\u00f6v\u0151ben ez k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen fontos lesz a okostelefonok sz\u00e1m\u00e1ra (az \u00faj mem\u00f3ria alacsony energiafogyaszt\u00e1s\u00fa verzi\u00f3ban is el\u00e9rhet\u0151 lesz) \u00e9s a laptopok sz\u00e1m\u00e1ra (ahol a DIMM slotok sz\u00e1ma korl\u00e1tozott). R\u00e1ad\u00e1sul a g\u00e9pi tanul\u00e1s jelent\u0151s mennyis\u00e9g\u0171 RAM-ot ig\u00e9nyel.<\/p>\n

    2.3. Alacsony f\u00f6ldrajzi p\u00e1ly\u00e1j\u00fa m\u0171holdas rendszerek (Low-Earth-Orbit Satellite Systems)<\/h2>\n

    \nAz \u00f6t\u00f6dik gener\u00e1ci\u00f3s neh\u00e9z, dr\u00e1ga, er\u0151s m\u0171holdak cser\u00e9je kis m\u00e9ret\u0171 \u00e9s olcs\u00f3 m\u0171holdakra nem \u00faj \u00f6tlet, m\u00e1r a 90-es \u00e9vekben sz\u00fcletett. Azt, hogy \u201cElon Musk hamarosan mindenkinek m\u0171holdas Internetet osztogat\u201d<\/a><\/noindex> jelenleg m\u00e1r csak a lust\u00e1k nem hallottak. Itt a legismertebb c\u00e9g az Iridium, amely a 90-es \u00e9vek v\u00e9g\u00e9n cs\u0151dbe ment, de az Egyes\u00fclt \u00c1llamok V\u00e9delmi Miniszt\u00e9rium\u00e1nak k\u00f6sz\u00f6nhet\u0151en megmenek\u00fclt (ne keverj\u00fck \u00f6ssze az iRidium n\u00e9ven ismert orosz okosh\u00e1z rendszerrel). Elon Musk projektje (Starlink) t\u00e1volr\u00f3l sem egyed\u00fcli \u2013 a m\u0171holdas versenyben r\u00e9szt vesz Richard Branson (OneWeb \u2013 1440 tervezett m\u0171hold), Boeing (3000 m\u0171hold), Samsung (4600 m\u0171hold) \u00e9s m\u00e1sok.<\/p>\n

    Hogyan \u00e1ll a helyzet ezen a ter\u00fcleten, milyen a gazdas\u00e1g \u2013 olvassa el itt a kritik\u00e1ban<\/a><\/noindex>. \u00c9s m\u00e1r v\u00e1rjuk az els\u0151 teszteket ezekb\u0151l a rendszerekb\u0151l, amelyeket az els\u0151 felhaszn\u00e1l\u00f3k v\u00e9geznek, \u00e9s amelyek m\u00e1r a k\u00f6vetkez\u0151 \u00e9vben megkezd\u0151dnek.<\/p>\n

    2.4. Nanom\u00e9ret\u0171 3D nyomtat\u00e1s (Nanoscale 3D Printing)<\/h2>\n

    \nA 3D nyomtat\u00e1s, b\u00e1r nem v\u00e1lt mindennapi \u00e9let r\u00e9sz\u00e9v\u00e9 (az egy\u00e9ni otthoni m\u0171anyaggy\u00e1r form\u00e1j\u00e1ban), m\u00e1r r\u00e9g\u00f3ta kil\u00e9pett a geek technol\u00f3gi\u00e1k niche-j\u00e9b\u0151l. Erre p\u00e9lda, hogy a 3D-s szobr\u00e1szati tollak l\u00e9tez\u00e9s\u00e9r\u0151l ak\u00e1r egy iskol\u00e1s gyerek is tud, \u00e9s sokan \u00e1lmodnak arr\u00f3l, hogy szerezzenek egy dobozt s\u00ednekkel \u00e9s extruderrel... \"csak \u00fagy\" (vagy m\u00e1r megvett\u00e9k).<\/p>\n

    A sztereolitogr\u00e1fia (l\u00e9zeres 3D nyomtat\u00f3k) lehet\u0151v\u00e9 teszi az egyes fotonokkal val\u00f3 nyomtat\u00e1st: \u00faj polimereket kutatnak, amelyek megszil\u00e1rdul\u00e1s\u00e1hoz elegend\u0151 k\u00e9t foton. Ez lehet\u0151v\u00e9 teszi, hogy nem laborat\u00f3riumi k\u00f6r\u00fclm\u00e9nyek k\u00f6z\u00f6tt teljesen \u00faj sz\u0171r\u0151ket, r\u00f6gz\u00edt\u0151elemeket, rug\u00f3kat, kapill\u00e1risokat, lencs\u00e9ket \u00e9s... a te \u00f6tleteidet a megjegyz\u00e9sekben! \u00c9s itt nem messze van a fotopolimeriz\u00e1ci\u00f3 \u2013 ez a technol\u00f3gia teszi lehet\u0151v\u00e9 a processzorok \u00e9s sz\u00e1m\u00edt\u00e1si \u00e1ramk\u00f6r\u00f6k \"nyomtat\u00e1s\u00e1t\". Ezen k\u00edv\u00fcl m\u00e1r t\u00f6bb \u00e9ve l\u00e9tezik a graf\u00e9n 500 nm-es h\u00e1romdimenzi\u00f3s strukt\u00far\u00e1k nyomtat\u00e1s\u00e1nak technol\u00f3gi\u00e1ja,<\/a><\/noindex>, de radik\u00e1lis fejl\u0151d\u00e9s n\u00e9lk\u00fcl.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s<\/i><\/a><\/noindex><\/p>\n

    3. \u00c9rz\u00e9kel\u00e9s \u00e9s mobilit\u00e1s (Sensing and Mobility)<\/h1>\n

    <\/p>\n

    3.1. \u00d6n\u00e1ll\u00f3 j\u00e1rm\u0171vek, 4. \u00e9s 5. szint (Autonomous Driving Level 4 & 5)<\/h2>\n

    \nA terminol\u00f3gia z\u0171rzavar\u00e1nak elker\u00fcl\u00e9se \u00e9rdek\u00e9ben \u00e9rdemes tiszt\u00e1zni, hogy milyen auton\u00f3mi\u00e1s szinteket k\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztetnek meg (a r\u00e9szletekhez l\u00e1sd a cikkb\u0151l sz\u00e1rmaznak<\/a><\/noindex>, amelyre minden \u00e9rdekl\u0151d\u0151t ir\u00e1ny\u00edtunk):<\/p>\n

    1. szint: Sebess\u00e9gtart\u00f3 automatika: seg\u00edts\u00e9g a vezet\u0151nek nagyon korl\u00e1tozott helyzetekben (p\u00e9ld\u00e1ul \u2013 az aut\u00f3 sebess\u00e9g\u00e9nek tart\u00e1sa miut\u00e1n a vezet\u0151 leveszi a l\u00e1b\u00e1t a ped\u00e1lr\u00f3l)
    \n2. szint: Korl\u00e1tozott seg\u00edts\u00e9g a korm\u00e1nyz\u00e1sban \u00e9s f\u00e9kez\u00e9sben. A vezet\u0151nek k\u00e9szen kell \u00e1llnia arra, hogy szinte azonnal \u00e1tvegye az ir\u00e1ny\u00edt\u00e1st. Keze a korm\u00e1nyon van, a tekintete az \u00faton. Ez m\u00e1r megtal\u00e1lhat\u00f3 a Tesla \u00e9s a General Motors aut\u00f3iban.
    \n3. szint: A vezet\u0151nek nem kell folyamatosan figyelnie az utat. De \u00e9bren kell maradnia, \u00e9s k\u00e9sznek kell lennie \u00e1tvenni az ir\u00e1ny\u00edt\u00e1st. Ez jelenleg nem tal\u00e1lhat\u00f3 meg a piacon l\u00e9v\u0151 aut\u00f3kban. Jelenleg minden l\u00e9tez\u0151 a 1-2. szinten van.
    \n4. szint: Igazi auton\u00f3m vezet\u00e9s, de korl\u00e1toz\u00e1sokkal: csak ismert ter\u00fcleteken, amelyek alaposan fel vannak t\u00e9rk\u00e9pezve, \u00e9s a rendszer sz\u00e1m\u00e1ra \u00e1ltal\u00e1ban ismertek, \u00e9s bizonyos felt\u00e9telek mellett: p\u00e9ld\u00e1ul havaz\u00e1s hi\u00e1ny\u00e1ban. Az ilyen protot\u00edpusok l\u00e9teznek a Waymo \u00e9s a General Motors eset\u00e9ben, \u00e9s terveik szerint n\u00e9h\u00e1ny v\u00e1rosban \u00e9lesben tesztelik \u0151ket. A Yandexnek is vannak tesztz\u00f3n\u00e1i az \u00f6nvezet\u0151 taxisok sz\u00e1m\u00e1ra Szkolkovo-ban \u00e9s Innopolisban: az utaz\u00e1s egy m\u00e9rn\u00f6k fel\u00fcgyelete alatt t\u00f6rt\u00e9nik, aki az utas\u00fcl\u00e9sen \u00fcl; az \u00e9v v\u00e9g\u00e9ig a c\u00e9g 100 \u00f6nvezet\u0151 aut\u00f3ra tervezi b\u0151v\u00edteni flott\u00e1j\u00e1t.
    \n5. szint: Teljesen automatikus vezet\u00e9s, a sof\u0151r teljes helyettes\u00edt\u00e9se. Az ilyen rendszerek nem l\u00e9teznek, \u00e9s val\u00f3sz\u00edn\u0171leg a k\u00f6zelj\u00f6v\u0151ben sem fognak megjelenni.<\/p>\n

    Mennyire re\u00e1lis mindezt r\u00f6videsen l\u00e1tni? Itt a cikkre szeretn\u00e9m ir\u00e1ny\u00edtani az olvas\u00f3t, \u201eMi\u00e9rt lehetetlen 2020-ra robotaxit ind\u00edtani, ahogyan a Tesla \u00edg\u00e9ri\u201d<\/a><\/noindex>. Ez r\u00e9szben a 5G k\u00f6tetlens\u00e9g\u00e9nek hi\u00e1ny\u00e1val magyar\u00e1zhat\u00f3: a megl\u00e9v\u0151 4G sebess\u00e9gek nem elegend\u0151ek. R\u00e9szben pedig az auton\u00f3m aut\u00f3k rendk\u00edv\u00fcl magas k\u00f6lts\u00e9geivel: jelenleg m\u00e9g nem rent\u00e1bilisak, az \u00fczleti modell nem vil\u00e1gos. Sz\u00f3val, itt \u201eminden bonyolult\u201d, \u00e9s nem v\u00e9letlen, hogy a Gartner azt \u00edrja, hogy a 4. \u00e9s 5. szint t\u00f6meges bevezet\u00e9s\u00e9re vonatkoz\u00f3 el\u0151rejelz\u00e9se \u2013 nem kor\u00e1bban, mint 10 \u00e9v m\u00falva.<\/p>\n

    3.2. 3D-\u00e9rz\u00e9kel\u0151 kamer\u00e1k (3D Sensing Cameras)<\/h2>\n

    \nNyolc \u00e9vvel ezel\u0151tt a Microsoft Kinect j\u00e1t\u00e9kvez\u00e9rl\u0151je nagy felt\u0171n\u00e9st keltett, mivel el\u00e9rhet\u0151 \u00e9s viszonylag olcs\u00f3 megold\u00e1st k\u00edn\u00e1lt a 3D-l\u00e1t\u00e1sra. Az\u00f3ta a Kinecttel k\u00e9sz\u00fclt fitnesz- \u00e9s t\u00e1ncj\u00e1t\u00e9kok r\u00f6vid f\u00e9nykorukat \u00e9lt\u00e9k, de a 3D kamer\u00e1k ipari robotokban, \u00f6nvezet\u0151 aut\u00f3kban \u00e9s mobiltelefonokban arccal t\u00f6rt\u00e9n\u0151 azonos\u00edt\u00e1sra kezdtek el haszn\u00e1lni. A technol\u00f3gia olcs\u00f3bb\u00e1, kompaktabb\u00e1 \u00e9s el\u00e9rhet\u0151bb\u00e9 v\u00e1lt. <\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \nA Samsung S10 telefonban id\u0151m\u00e9r\u0151 (Time-of-Flight) kamera tal\u00e1lhat\u00f3, amely m\u00e9ri a t\u00e1vols\u00e1got az objektumhoz \u2013 ezzel egyszer\u0171s\u00edti a f\u00f3kusz\u00e1l\u00e1st.     Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Ha \u00e9rdeklik ez a t\u00e9ma, akkor egy nagyon j\u00f3 r\u00e9szletes \u00e1ttekint\u00e9sre ir\u00e1ny\u00edtjuk a m\u00e9lys\u00e9gi kamer\u00e1kr\u00f3l: 1. r\u00e9sz<\/a><\/noindex>, 2. r\u00e9sz<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

    3.3. K\u00f6nny\u0171 teher sz\u00e1ll\u00edt\u00f3 dr\u00f3nok (Light Cargo Delivery Drones)<\/h2>\n

    \nId\u00e9n az Amazon nagy felt\u0171n\u00e9st keltett, amikor bemutatta a ki\u00e1ll\u00edt\u00e1son az \u00faj rep\u00fcl\u0151 dr\u00f3nj\u00e1t, amely k\u00e9pes 2 kg t\u00f6meg\u0171 kis rakom\u00e1nyokat sz\u00e1ll\u00edtani. A v\u00e1rosok forgalm\u00e1t figyelembe v\u00e9ve ez ide\u00e1lis megold\u00e1snak t\u0171nik. N\u00e9zz\u00fck meg, hogyan teljes\u00edtenek ezek a dr\u00f3nok a k\u00f6zelj\u00f6v\u0151ben. Tal\u00e1n \u00e9rdemes itt egy kis \u00f3vatos szkepticizmust is belesz\u0151ni: sz\u00e1mos probl\u00e9ma van, kezdve a dr\u00f3n k\u00f6nny\u0171 ellop\u00e1s\u00e1nak lehet\u0151s\u00e9g\u00e9vel, eg\u00e9szen a dr\u00f3nokra vonatkoz\u00f3 jogi korl\u00e1toz\u00e1sokig. Az Amazon Prime Air m\u00e1r hat \u00e9ve l\u00e9tezik, de m\u00e9g mindig tesztel\u00e9si f\u00e1zisban van.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \nAz Amazon \u00faj dr\u00f3nja, amelyet tavasszal mutattak be. Van benne valami a 'Csillagok h\u00e1bor\u00faj\u00e1b\u00f3l'.     Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Az Amazon mellett m\u00e1s szerepl\u0151k is vannak ezen a piacon (van r\u00e9szletes \u00e1ttekint\u00e9st<\/a><\/noindex>), de egyetlen k\u00e9szterm\u00e9k sem: minden a tesztel\u00e9si \u00e9s marketingkamp\u00e1nyok szakasz\u00e1ban van. \u00c9rdemes megeml\u00edteni n\u00e9h\u00e1ny el\u00e9g \u00e9rdekes, sz\u0171k szakmai ter\u00fcletet, projekteket<\/a><\/noindex> Afrik\u00e1ban: donor v\u00e9r sz\u00e1ll\u00edt\u00e1sa Ghan\u00e1ban (14 000 sz\u00e1ll\u00edtm\u00e1ny, Zipline) \u00e9s Ruand\u00e1ban (Matternet).<\/p>\n

    3.4. Rep\u00fcl\u0151 auton\u00f3m sz\u00e1ll\u00edt\u00f3eszk\u00f6z\u00f6k (Flying Autonomous Vehicles)<\/h2>\n

    \nItt neh\u00e9z valami konkr\u00e9tat mondani. A Gartner v\u00e9lem\u00e9nye szerint erre nem sz\u00e1m\u00edthatunk a k\u00f6vetkez\u0151 10 \u00e9vben. Alapvet\u0151en ugyanazok a probl\u00e9m\u00e1k fenn\u00e1llnak, mint a pil\u00f3ta n\u00e9lk\u00fcli aut\u00f3kn\u00e1l, csak itt egy \u00faj dimenzi\u00f3t kapnak \u2013 a f\u00fcgg\u0151legeset. A Porsche, a Boeing \u00e9s az Uber is bejelentette amb\u00edci\u00f3it a rep\u00fcl\u0151taxik \u00e9p\u00edt\u00e9s\u00e9re.<\/p>\n

    3.5. Kiterjesztett val\u00f3s\u00e1g felh\u0151 (AR Cloud)<\/h2>\n

    \nA val\u00f3s vil\u00e1g folyamatos digit\u00e1lis m\u00e1solata, amely lehet\u0151v\u00e9 teszi egy \u00faj, minden felhaszn\u00e1l\u00f3 sz\u00e1m\u00e1ra k\u00f6z\u00f6s val\u00f3s\u00e1gr\u00e9teg l\u00e9trehoz\u00e1s\u00e1t. Ha technikai nyelven szeretn\u00e9nk kifejezni, akkor arr\u00f3l van sz\u00f3, hogy egy ny\u00edlt felh\u0151platformot hozzunk l\u00e9tre, amelybe a fejleszt\u0151k integr\u00e1lhatj\u00e1k AR-alkalmaz\u00e1saikat. A monetiz\u00e1ci\u00f3s modell vil\u00e1gos, valami hasonl\u00f3 a Steammel. Az \u00f6tlet annyira gy\u00f6keret vert, hogy mostanra m\u00e1r egyesek szerint az AR felh\u0151 n\u00e9lk\u00fcl egyszer\u0171en haszontalan.<\/p>\n

    \u00cdgy n\u00e9zhet ki a j\u00f6v\u0151ben, ahogy egy r\u00f6vid vide\u00f3ban \u00e1br\u00e1zolj\u00e1k. \u00dagy t\u0171nik, mint egy \u00fajabb epiz\u00f3d a 'Fekete t\u00fck\u00f6r' c\u00edm\u0171 sorozatb\u00f3l:
    \n

    \r\n \"Vide\u00f3\r\n
    <\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

    Tov\u00e1bb\u00e1 olvashatunk a \u00e1ttekint\u0151 cikkben.<\/a><\/noindex><\/p>\n

    4. 'Kib\u0151v\u00edtett' ember (Augmented Human)<\/h1>\n

    <\/p>\n

    4.1. MI az \u00e9rzelmek\u00e9rt (Emotion AI)<\/h2>\n

    \nHogyan m\u00e9rj\u00fck meg, szimul\u00e1ljuk \u00e9s reag\u00e1ljunk az emberi \u00e9rzelmekre? Az egyik \u00fcgyf\u00e9l itt olyan c\u00e9gek, amelyek hangasszisztenseket gy\u00e1rtanak, p\u00e9ld\u00e1ul az Amazon Alex\u00e1t. Val\u00f3ban be tudnak illeszkedni az otthonokba, ha megtanulj\u00e1k felismerni a hangulatot: meg\u00e9rteni a felhaszn\u00e1l\u00f3 el\u00e9gedetlens\u00e9g\u00e9nek ok\u00e1t, megpr\u00f3b\u00e1lni orvosolni a helyzetet. \u00c1ltal\u00e1ban sokkal t\u00f6bb inform\u00e1ci\u00f3 van a kontextusban, mint mag\u00e1ban az \u00fczenetben. A kontextus pedig mag\u00e1ban foglalja az arckifejez\u00e9st, a hangnemet \u00e9s a nonverb\u00e1lis viselked\u00e9st.<\/p>\n

    M\u00e1s gyakorlati alkalmaz\u00e1sok k\u00f6z\u00e9 tartozik az \u00e9rzelmek elemz\u00e9se \u00e1ll\u00e1sinterj\u00fak sor\u00e1n (vide\u00f3interj\u00fak r\u00e9v\u00e9n), a reakci\u00f3k \u00e9rt\u00e9kel\u00e9se rekl\u00e1mfilmekre vagy m\u00e1s vide\u00f3s tartalmakra (mosolyok, nevet\u00e9s), valamint seg\u00edts\u00e9gny\u00fajt\u00e1s a tanul\u00e1sban (p\u00e9ld\u00e1ul \u00f6n\u00e1ll\u00f3 gyakorlatk\u00e9nt a nyilv\u00e1nos besz\u00e9d m\u0171v\u00e9szet\u00e9ben). <\/p>\n

    Nem lehet jobban kifejezni ezt a t\u00e9m\u00e1t, mint a 6 perces kisfilm szerz\u0151je. Stealing Ur Feeling<\/a><\/noindex>. A szellemesen \u00e9s st\u00edlusosan k\u00e9sz\u00edtett vide\u00f3ban azt mutatj\u00e1k be, hogyan lehet m\u00e9rni \u00e9rzelmeinket marketingc\u00e9lokra, \u00e9s a pillanatnyi arckifejez\u00e9seinkb\u0151l megtudni: szeretj\u00fck-e a pizz\u00e1t, a kuty\u00e1kat, Kanye Westet, \u00e9s m\u00e9g azt is, hogy mekkora a j\u00f6vedelm\u00fcnk \u00e9s k\u00f6r\u00fclbel\u00fcl mennyi az IQ-nk. Ha r\u00e1kattint a fenti linken tal\u00e1lhat\u00f3 film weboldal\u00e1ra, interakt\u00edv vide\u00f3 r\u00e9szese lesz, amely a laptopja be\u00e9p\u00edtett kamer\u00e1j\u00e1t haszn\u00e1lja. A filmet m\u00e1r t\u00f6bb filmfesztiv\u00e1lon bemutatt\u00e1k.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Van egy \u00e9rdekes kutat\u00e1s is arr\u00f3l, hogyan lehet felismerni a szarkazmust sz\u00f6vegben. Olyan tweeteket gy\u0171jt\u00f6ttek \u00f6ssze, amelyek a #sarcasm hashtaggel rendelkeztek, \u00e9s k\u00e9sz\u00edtettek egy tanulm\u00e1nyi mint\u00e1t 25 000 szarkazmust tartalmaz\u00f3 tweetb\u0151l \u00e9s 100 000 norm\u00e1l tweetb\u0151l, amelyek a vil\u00e1g mindenf\u00e9le dolg\u00e1r\u00f3l sz\u00f3ltak. A TensorFlow k\u00f6nyvt\u00e1rat haszn\u00e1lt\u00e1k, \u00e9s megtan\u00edtott\u00e1k a rendszert, \u00edme az eredm\u00e9ny:<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s<\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Ez\u00e9rt most, ha nem biztos a koll\u00e9g\u00e1ja vagy bar\u00e1tja sz\u00e1nd\u00e9kaiban - mondott-e valamit komolyan vagy szarkasztikusan - m\u00e1r haszn\u00e1lhatja a m\u00e1r k\u00e9pzett neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatot.<\/a><\/noindex>! <\/p>\n

    4.2. Kiterjesztett intelligencia (Augmented Intelligence)<\/h2>\n

    \nAz intelligens munka automatiz\u00e1l\u00e1sa g\u00e9pi tanul\u00e1si m\u00f3dszerekkel. \u00dagy t\u0171nik, nincs itt semmi \u00faj? De itt a megfogalmaz\u00e1s maga fontos, k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen, hogy az r\u00f6vid\u00edt\u00e9se megegyezik a Mesters\u00e9ges Intelligenci\u00e1\u00e9val. Ez visszavezet minket a \u201eer\u0151s\u201d \u00e9s \u201egyenge\u201d MI vit\u00e1j\u00e1ra.
    \nAz er\u0151s MI az a mesters\u00e9ges intelligencia, amelyet a sci-fi filmekb\u0151l ismer\u00fcnk, \u00e9s amely teljesen egyen\u00e9rt\u00e9k\u0171 az emberi gondolkod\u00e1ssal, valamint tudat\u00e1ban van \u00f6nmag\u00e1nak, mint egy\u00e9nis\u00e9g. Ilyen m\u00e9g nem l\u00e9tezik, \u00e9s nem vil\u00e1gos, hogy valaha l\u00e9tezni fog-e.<\/p>\n

    A gyenge MI nem \u00f6n\u00e1ll\u00f3 szem\u00e9lyis\u00e9g, hanem egy emberi seg\u00edt\u0151-asszisztens. Nem ig\u00e9nyel emberi jelleg\u0171 gondolkod\u00e1st, csup\u00e1n k\u00e9pes inform\u00e1ci\u00f3s feladatokat megoldani, p\u00e9ld\u00e1ul meghat\u00e1rozni, hogy mi l\u00e1that\u00f3 egy k\u00e9pen vagy leford\u00edtani egy sz\u00f6veget.<\/p>\n

    \"Gartner-diagram
    \n    Forr\u00e1s <\/a><\/noindex><\/i><\/p>\n

    Ebben az \u00e9rtelemben a kiterjesztett intelligencia tiszta \u00e9rtelemben a \"gyenge MI\" kateg\u00f3ri\u00e1ba tartozik, \u00e9s a megfogalmaz\u00e1s \u00fcgyes, mivel nem kelt z\u0171rzavart \u00e9s cs\u00e1b\u00edt\u00e1st arra, hogy itt az \u00e1lmainkban szerepl\u0151 \"er\u0151s MI\" val\u00f3s\u00e1g\u00e1t l\u00e1ssuk (vagy f\u00e9lelmet, ha felid\u00e9zz\u00fck a \"g\u00e9pek l\u00e1zad\u00e1s\u00e1r\u00f3l\" sz\u00f3l\u00f3 sz\u00e1mos eszmecser\u00e9t). A kiterjesztett intelligencia kifejez\u00e9s haszn\u00e1lat\u00e1val r\u00f6gt\u00f6n egy m\u00e1sik film h\u0151seiv\u00e9 v\u00e1lunk: a tudom\u00e1nyos fantasztikumb\u00f3l (mint p\u00e9ld\u00e1ul Asimov \"\u00c9n, a robot\") a kyberpunk vil\u00e1g\u00e1ba ker\u00fcl\u00fcnk (ebben a m\u0171fajban az \"augment\u00e1ci\u00f3k\" kifejez\u00e9st k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 implant\u00e1tumokra haszn\u00e1lj\u00e1k, amelyek b\u0151v\u00edtik az emberi k\u00e9pess\u00e9geket).<\/p>\n

    Mint mondt\u00e1k<\/a><\/noindex> Erik Brynjolfsson \u00e9s Andrew McAfee: \"A k\u00f6vetkez\u0151 10 \u00e9vben ez fog t\u00f6rt\u00e9nni. Nem az MI fogja helyettes\u00edteni a menedzsereket, hanem azok a menedzserek, akik haszn\u00e1lj\u00e1k az MI-t, helyettes\u00edtik azokat, akik m\u00e9g nem tudtak.\"<\/p>\n

    P\u00e9ld\u00e1k:<\/p>\n