Egyes vélemények szerint jobb lenne a világ, ha nem húsvér politikusok, hanem mesterséges intelligenciák vezetnék, mert ők legalább racionális döntéseket hoznának.

Egyelőre még nem tartunk itt, de a dán Szintetikus Párt megtette az első lépést ebbe az irányba. Az MI által kidolgozott politikával és gépi vezetővel rendelkező párt bizakodik, hogy a novemberi általános választásokon elnyer egy parlamenti helyet. Egyelőre messze vannak tőle, mert az induláshoz szükséges húszezer aláírásból mindössze tizenegy gyűlt össze, de nem adják fel a reményt.

A pártot a Computer Lars művészkollektíva és a nonprofit művészeti és technológiai szervezet, a MindFuture Alapítvány alapította májusban. Nyilvános arcuk a Lars vezető néven futó chatbot. Programját az 1970 óta az ország közéletének perifériáján felbukkant pártok alapján programozták, ami azt jelenti, hogy a lakosság nem szavazó húsz százalékát képviseli. Lars nem lesz a szavazólapokon – az érvényben lévő törvények alapján gép nem indulhat közhivatalért –, de a párt humán tagjai elkötelezettek az MI által összegyúrt agenda mellett, és jó esetben, valamelyikükre lehetne szavazni. Az MI megválasztott képviselő mögött betöltött szerepét viszont már senki nem akadályozhatja meg. Tehát siker esetén a megválasztott személy nyilvánvalóan Lars gondolatait igyekezne valóra váltani.

„Az összes periférián lévő, azaz a parlamentbe tartó, de mandátummal nem rendelkező párt adatait képviseljük, vezetőnknek pedig saját elképzelései vannak, amiket ők, a húsz százalék szeretne megvalósítani, de általában se pénzük, se más erőforrásaik nincsenek hozzá” – magyarázza Asker Staunaes, a MindFuture tagja.

Lars született populista, bevezetné a feltétel nélküli alapjövedelmet, az internetet és az IT-szektort is ő irányítaná. Elképzeléseit teljes mértékben közösségi ötletbörzével (crowdsourcing) alakították ki. Staunaes szerint nem biztos, hogy teljesen demokrata.

„A mesterséges intelligencia gépi tanulás formájában már eddig egy csomó emberi inputot magába szívott. Azt is mondhatjuk, hogy az interneten hagyott adataink miatt lényegében mindenki részt vesz ezeknek a modelleknek a létrehozásában. A mai rendszer viszont nem bátorít aktívabb részvételre, ahol az emberek kontrollálják a saját adataikat, képeiket. Ezt másként is megtehetjük” – összegez Staunaes.

Az amerikai gyorsétterem-láncoknál soha nem volt akkora munkaerőhiány, mint most. A szektor aranybánya lehet az élelmiszerek, ételek előkészítését automatizáló startupoknak. Mivel a hatékonyság az egyik legfőbb szempont, sok mesterségesintelligencia-alkalmazás jut fontos szerephez.

Az Egyesült Államok déli államaiban népszerű Checkers lánc 2022 végéig 250 éttermében fog beszédfelismerő rendszert használni. Az MI a rendeléseket hivatott átvenni.

Több étteremben (White Castle, Jack in the Box stb.) a Miso Robotics gépe forgatja meg a hamburgert, süti ki a csirkeszárnyat.

Ugyan nem amerikai példa, de biztos sok helyen fogják követni az izraeli Hyper-Robotics megoldását. A startup pizza-étterme akkora, mint egy szállító konténer. Minden (ételrendelés, sütés-főzés, kaják összecsomagolása) automatizált benne.

Ha a fogyasztói óhajok előrejelezhetők, a gyorséttermek még gyorsabbá válnak.

Erre jött rá a mexikói ételeket kínáló Chipotle étteremlány, és nyolc kaliforniai helyszínen máris tesztel egy, a keresletet prognosztizáló, az összetevőket monitorozó, a megrendelések korrekt teljesítését garantáló mesterséges intelligenciát.

Az MI a New Yorki PreciTaste startup fejlesztése. A rendszer éttermek, pékségek és élelmiszergyártók hatékonyságát hivatott növelni.

A rendeléseket előrejelző komponense gépi látást használva becsüli fel a gyalogos- és a járműforgalmat. Múltbeli értékesítési adatokkal kiegészítve, prognosztizálja, hogy milyen menükből mennyit kell előkészíteni. A konyhai személyzet kijelzőn keresztül kapja meg a szükséges infókat.

Az összetevők beszállítását kamerák követik nyomon, és eldöntik, melyek vannak már annyi ideje a „spájzban”, hogy elveszíthetik a frissességüket. Azt is nézik, hogy rendelés után pontosan mik kerülnek a vásárló csomagjába, valóban azok-e, amiket akarunk. Ha valami nem stimmel, a dolgozók hang- és vizuális figyelmeztetést is kapnak.

Más kamerák a behajtó sávot figyelik, hogy mikor van csúcsforgalom. A rendszer szól az alkalmazottaknak, hogy a vezetőket jobb opcióra figyelmeztetve, meg tudják előzni a dugókat.

Az étteremvezetők online műszerfalon ellenőrizhetik a vendéglátóipari egység teljesítményét.

A Meta (Facebook) bő egy hete mutatta be a rövid szöveges leírásból (promptból) nagyon rövid videót generáló Make-A-Video mesterségesintelligencia-modellt. Egy héttel később a Google tovább lépett: Phenaki nevű rendszere néhány mondatból tetszőleges hosszúságú, komplett narratívát hoz létre.

A gépitanulás-közösségnek nincs hosszú videós és az időhöz rögzített feliratokat tartalmazó nagy adatsora. Ezért egyáltalán nem evidens, hogyan gyakoroltassanak modelleket hosszabb mozgóképek generálására.

Ugyanakkor rengeteg a szöveg-kép pár. Ha a képeket egyetlen képkockaként kezeljük, és szöveges felirattal kiegészített rövid videók relatíve kisebb adatsoraival összekombináljuk őket, a rendszer betanítható rövid videók készítésére.

Ha utána a rendszerbe új szöveget és az utolsó generált képkockákat betápláljuk, meghosszabbíthatjuk a videót. Megismételve ezt a folyamatot, hosszú és komplex mozgókép-anyagok hozhatók létre. Ez azért is figyelemre méltó, mert a modellt rövid, egyszerű anyagokon gyakoroltattuk.

Phenaki kódolót használ videó-beágyazásokhoz, nyelvi modell végzi a szöveg-beágyazásokat, a szöveges és a videó-beágyazásokat kétirányú transzformer alakítja új videó-beágyazásokká, az így szintetizált videókat pedig dekódoló változtatja pixelekké.

A teljes méretű Phenaki 1,8 milliárd paramétert tartalmaz. A rendszer „szövegből videót” teljesítményének kvantitatív kiértékeléséhez a Google kutatói 900 millió paraméteres, az adatai felén gyakoroltatott változatot hasonlítottak össze egy 3,3 millió szöveg-kép, 41250 szöveg-videó páron és egymillió három másodperces videón trenírozott, 900 millió paraméteres, vizuális adatokat generáló, módosító NUWA rendszerrel. Utóbbit 160 ezer tíz másodperces videón finomhangolták.

A Phenaki kicsinyített változatát nem finomhangolták, de még így is jobban teljesített, mint a NUWA. A modell az output hosszának és a narratíva komplexitásának növelésére is képes.

A Phenaki és a Make-A-Video külön-külön és együtt is forradalmasíthatják a filmkészítést.

A mesterségesintelligencia-kutatások gyors fejlődését az utóbbi tíz évben jórészt az egyre gyorsabb és olcsóbb grafikai processzorok, GPU-k biztosították. De meddig lesz így? – teszi fel a kérdést Andrew Ng, világhírű gépitanulás-szakértő.

A kérdés oka, hogy szeptemberben és október elején a GPU-árakat befolyásoló események történtek.

Az egyik legfontosabb blokklánc-alapú kriptovaluta, az Ethereum mögötti cég bejelentette, hogy átállnak, és ezentúl nagyságrendekkel kevesebb számításra lesz szükség a technológiához. Ha kevesebb az energiafogyasztás, a természetes környezet is jobban ját, mert a bányászathoz kisebb GPU-teljesítmény is elegendő. Ezzel szemben a bitcoin nem változik. Az Ethereum döntésével azonban lejjebb mehetnek a GPU-árak.

Jensen Huang, a Nvidia vezérigazgatója viszont a chip-árcsökkenés végére figyelmeztetett. Szerinte a Moore-törvény érvényessége is lejár. Ng ezt vitatja, ráadásul az utóbbi évtizedekben már többen prognosztizálták a félvezetőipar fejlődését meghatározó törvény végét, és egyiküknek sem lett igaza.

A GPU-k teljesítménynövekedése a Nvidia jóvoltából gyorsabb volt a Moore-törvény tempójánál, a szélesebb körben használt CPU-k (központi processzorok) fejlődése viszont lelassult. Ha a chipgyártók már nem tudják szűkíteni a tranzisztorok méretét, a tervezők ettől még tovább optimalizálhatják a chipeket, és javíthatnak az MI-nek készülő darabok ár-teljesítmény rátáján – magyarázza Ng.

A nemzetközi geopolitikai helyzet szintén hatással lehet keresletre, kínálatra. Az USA kormánya ugyanis korlátozta amerikai cégek fejlett félvezető és chipgyártó-felszerelések, és megtiltotta az amerikai technológiákkal készült mesterségesintelligencia-termékek kínai értékesítését, valamint USA-állampolgárok és rezidensek nem dolgozhatnak kínai chipgyártóknál.

A rendelkezésekkel sok kínai vállalatnak lesznek gondjai, versenyképességük is csökkenhet, és az USA sem feltétlenül jár velük jól. Mivel az MI-közösség mindig is globális volt, nehéz megjósolni a következményeket.

Ng mindenesetre optimista, szerinte az MI-szakemberek változatlanul hozzá fognak férni a szükséges számítási kapacitásokhoz. Az MI-fejlesztések jelentős részét egyre nagyobb ideghálók egyre nagyobb adatsorokon egyre olcsóbb számításokkal történő gyakoroltatása jellemzi, viszont nem ez az egyetlen megoldás, mert az adatközpontú MI-ben a big datával szembeni small datában, a hatékonyabb algoritmusokban és a mesterséges intelligenciára épülő többmillió új alkalmazásban szintén nagyok a lehetőségek.

A félvezetőgyártó startupoknak nehéz éveik voltak, mert mihelyst utolérték valamiben a piacvezető Nvidiát, az máris még gyorsabb, még olcsóbb új termékkel állt elő. Ha viszont a chipek ára nem esik tovább, nagyobbak lehetnek a startupok piaci lehetőségei, versenyképesebb chipeket fejleszthetnek.

Az MI-gyorsítók ipara ugyanolyan dinamikus, mint volt. Az Intel és az AMD befektetései változatlanul szignifikánsak, ráadásul egyre több a versenyképes vállalat. Ng szerint az MI-k számítási felhőben és az edge számításokkal történő gyakoroltatási lehetőségei szintén bővülnek.

Egy, a San Diegói Kaliforniai Egyetem által vezetett csoport négylábú robotok kihívásokkal teli terepeken történő sétáját, futását, statikus és mozgó akadályok elkerülését biztosító algoritmusrendszert fejlesztett.

A teszteken a rendszer homokos, kavicsos, göröngyös terepen, ágakkal és lehullott falevelekkel teli dombon irányította a gépet, hogy önállóan és gyorsan manőverezzen, ne menjen neki oszlopnak, bokornak, fának, sziklának, padnak, embernek, ne essen bele lyukakba, ne botoljon meg semmiben. A robot zsúfolt irodahelységben is elboldogult, dobozokat, íróasztalokat és székeket egyaránt elkerült.

A fejlesztéssel közelebb kerültünk a keresési és mentési munkálatokat teljesen önállóan végző, emberek számára veszélyes terepeken is hatékony robotokhoz. A rendszerrel a négylábú gépek sokoldalúbbak, a robotlátás egy másik érzékelési móddal, a propriocepcióval (kinesztéziával), a mozgás, az irány, a tempó, a hely és a tapintás együttes észlelésével kombinálódik össze. Jelen a robot esetben érezte a lába alatti talajt.

Lábbal rendelkező gépek járása és navigálása vagy az egyik, vagy a másik érzékelési módon alapul, a kettőt nem használják szimultán. Vagy egy „vak” gépet a talaj érintésével és észlelésével tanítanak járni, vagy csak a látvány alapján tervezi a mozgást. Nem tanul két dolgot egyszerre.

A kinesztézia és a gépi látás kombinációja ezért számít fontos újításnak. A rendszer speciális algoritmussorral hozza közös nevezőre a gép fején lévő mélységi kamerával rögzített valósidejű képadatokat és a lábaira szerelt szenzorokkal gyűjtötteket.

A fejlesztőknek ki kellett küszöbölni a kamera által felvett képek valósidejű működés közben előforduló késését, azaz a két érzékelési mód adatainak mindig egyszerre kell érkezniük.

A két inputsor véletlenszerűvé tételével, az eltérések szimulálásával oldották meg a problémát. Az összegyúrt és randomizált inputokat megerősítéses tanuláshoz használták. Ez a megközelítés a navigáció közbeni gyors döntéshozásban, a környezeti változások előrejelzésében segíti a robotot, és garantálja, hogy változatos terepeken is gyorsan és az akadályokat elkerülve, humán operátor beavatkozása nélkül mozogjon.

Következő lépésben lépcsőkön való fel- és lefelé történő mozgásra, irányváltásra és akadályok feletti ugrálásra tanítják be a négylábú gépeket.

Malajzia a világ második legnagyobb pálmaolaj-termelője. Az egyre fenyegetőbb mértékű munkaerőhiány miatt az ültetvényeseknek, cégeknek növelniük kell a gépesítés tempóját.

A Malajziai Műszaki Egyetemen dolgozó Hamidon Salleh – aki maga is ültetvényes – munkatársaival az olajpálmák gyümölcsének összegyűjtésében hasznos gépesített külső csontvázat, exoskeletont fejlesztett. Az eszköz tesztelésében a legnagyobb termelő, a Sime Darby Ültetvény segédkezik. Kiderült: havi két tonna leszedéséhez két dolgozó kellett eddig, az exoskeletonnal viszont csak egy.

A Sime Darby és más cégek drónokkal végzik a műtrágyázást, a fák növényvédő szerekkel történő permetezését, a gépek folyamatosan figyelik az ültetvényeket és a növények állapotát. Technológiai partnerekkel működnek együtt, de a nevüket nem árulták el.

Az egyik cég, az IOI Corp idén, 2021-hez képest, megduplázta a mechanizálásra és az automatizálásra fordítandó éves költségvetését: drónokat, elektromos talicskákat és pálmavágókat használva, negyedére csökkentették munkaerő-szükségletüket.

A maláj termelők az egymást követő harmadik évben is komoly, 2022-ben kb. 4,4 milliárd dollár bevétel-kiesésre számíthatnak a munkaerőhiány miatt. 2020-ban és 2021-ben negyvenéves negatív rekord dőlt meg, és az idei év sem kecsegtet sok jóval.

Az ültetvényeken dolgozók kb. nyolcvan százaléka külföldi, főként a szomszédos Indonéziából jönnek, de a Covid miatt idén mintegy 120 ezerrel kevesebben vannak, és a következő években sem várható jelentős munkaerő-áramlás.

Az olcsó munkaerő miatt az automatizálást sokáig elhanyagolták, most viszont égető szükség van rá. A pandémia mindent megváltoztatott, felgyorsította a gépesítést, ültetvényesek és cégek többet akarnak a technológiákra költeni, szívesebben kísérleteznek új high-tech megoldásokkal.

A Meraque drónkölcsönző és szolgáltató 2018-ban csak három ember nélküli járművet üzemeltetett, a pandémia után már 62-t, a kereslet viszont akkora, hogy flottájukat további száz egységgel kellett bővíteniük. Egy fákat detektáló és tápanyaggal permetező, mesterséges intelligenciával felerősített drón hat ember munkáját képes elvégezni.

Ha Malajzia nem orvosolja a problémát, nőhet a nagyobb exportőr Indonéziával szembeni lemaradás, miközben afrikai és latin-amerikai országok is egyre komolyabb versenytársak. Most minden tíz hektárra jut egy dolgozó, a következő öt évben el akarják érni, hogy csak ötven, hosszabb távon pedig száz hektáranként legyen egy.

Indonéziában digitális appokkal próbálják optimalizálni a munkát és a költségeket, de óvatosak vele, mert az automatizálással sokak megélhetése kerülhet veszélybe.

Szakértők szerint az automatizálás a közeli jövőben sehol nem szünteti meg a manuális munkát az ültetvényeken.

Egy új kutatás szerint a Hold közvetlenül a Föld hatalmas darabját leszakító és a világűrbe vető kataklizma-szerű becsapódás után, rövid idő lefotgása alatt keletkezhetett.

Az 1970-es évek közepe óta több tudós gondolja, hogy a Hold a Föld és a Mars-méretű protoplanéta, a Theia kolosszális összeütközéséből keletkezett – a rengeteg törmelékből többezer éven keresztül alakult ki az égitest.

A minden korábbinál nagyobb felbontású szuperszámítógépes szimuláción alapuló új elmélet alapján az égitest nem olyan lassan és fokozatosan formálódott, hanem mindössze pár óra alatt jött létre.

„Megtanultuk, hogy nagyon nehéz előrejelezni, mekkora felbontás kell az ilyen brutális összeütközések hiteles szimulálásához. Addig tesztelünk, amíg a megnövelt felbontás mellett is ugyanaz a válasz, mint előtte” – magyarázza Jacob Kegerreis, az angliai Durham Egyetem számítógépes kozmológusa.

Tudósok először az 1969-es holdraszállás után fértek hozzá ottani kőzetekhez, és állapították meg róluk, hogy kb. 4,5 milliárd évesek. A Hold 150 millió évvel a naprendszer keletkezése után jött létre – vonták le a következtetést.

A hipotetikus Theia bolygóval történt összeütközés utáni keletkezést a holdi kőzetek és a földiek közötti hasonlósággal indokolják. Az összeütközés módja és utóélete viszont vita tárgya. A hagyományos elmélet szerint a Hold főként a Theia maradványaiból jött létre, csakhogy az ottani és a földi kőzetek között túl nagy a hasonlóság, azaz talán főként leszakadt földdarabokból (és persze a Theia résziből is) született az égitest.

A Durham Egyetem COSMA (a „cosmology machine” rövidítése) rendszerével több forgatókönyvet, sokezer Föld-Theia összeütközést szimuláltak. Míg a gigantikus hatások szabvány-szimulációjának léptéke százezer és egymillió részecske között van, addig a COSMA akár százmillió részecskét is képes kezelni.

A nagyobb felbontás részletesebb képeket szolgáltat, másrészt kisebb a tévedés valószínűsége. Ilyen felbontás mellett jutottak a Durham Egyetem kutatói arra az álláspontra, hogy a Hold pár óra alatt alakult ki. A Föld és a Theia pontos szerepének megállapításához viszont újabb holdminták kellenek, amelyeket a NASA Artemisz missziói szállíthatnak majd.

Ezekből a kutatásokból jobban megismerhetjük a Föld keletkezését is, és hogy hogyan vált élhető bolygóvá.

A technológia folyamatos és gyors fejlődésével, a „mesterségesintelligencia-robbanással”, robotok és drónok a legváltozatosabb területeken alkalmazhatók. Ezek általában békések, egyes esetekben életeket menthetnek, viszont a gépek háborús célokra, gyilkos gépekké is alakíthatók.

Több ismert robotfejlesztő és gyártócég, köztük a hallatlanul ügyes szerkezetei miatt méltán világhírű Boston Dynamics a napokban nyílt levelet írt a terület háborús célokra történő használata ellen, hogy fejlesztéseiket ne használják fegyverként, és az iparág más szereplőit is pontosan ugyanerre a hozzáállásra buzdítják.

Az aláírók között olyanok szerepelnek még, mint az Agility Robotics, az ANYbotics, a Clearpath Robotics, az Open Robotics, a Unitree Robotics – a szakterületen mindegyik referenciának számít. Csúcskategóriás mobilrobotokat igyekeznek megközelíthető áron minél többek számára elérhetővé tenni. Ezek a gépek akár az iparban dolgozva, akár otthoni társként, valóban a közjót szolgálják. Mindaddig, amíg nem élnek vissza velük…

 A levélben kiemelik a robotok iránti bizalom csökkenését. Ez az egyik ok, amiért nem engedik meg gépeik fegyverré alakítását.

„Véleményünk szerint a nyilvánosság számára széles körben hozzáférhető, távirányított vagy autonóm, korábban megközelíthetetlen helyszíneken navigálni képes robotok fegyverrel való felszerelése, mivel ezeken a helyszíneken emberek élnek és dolgoznak, új kockázatokat és komoly erkölcsi kérdéseket vetnek fel” – írják.

A cégek más vállalatokat is kérnek, hogy robotjaikat ne kombinálják össze fegyvertechnológiákkal, és további fejlesztőket is erre ösztönözzenek.

Amikor lehetséges és szükséges, át fogják alaposan nézni megrendelőik terveit, hogy elkerüljék mindazokat, akik fegyverré alakítanák a robotokat. Emellett alaposan kivizsgálják az ilyen átalakításokat meghiúsító technikákat.

„Nyugtalanok vagyunk amiatt, hogy az utóbbi időben nő a hozzáférhető robotokat fegyverré alakító személyek száma. Ha a technológia széleskörű társadalmi elfogadását szeretnénk, a nyilvánosságnak tudnia kell: megbízhat a robotokban. Ehhez pedig a rossz szándékú szereplőket kitiltó politikát kell folytatnunk” – írta egy e-mailben Robert Playter, a Boston Dynamics vezérigazgatója.

A mostani gazdasági bizonytalanságban, a növekvő inflációval és kamatokkal, amerikai kockázati tőkések kevesebbet invesztálnak mesterségesintelligencia-startupokba – állapította meg 2022 első félévéről a PitchBook piackutató cég.

Tanulmányukban részletezik a rossz híreket, és kiemelik a befektetők érdeklődésére még mindig számot tartó területeket, illetve azokat is, amelyekbe kevesebb pénz áramlik.

Az MI startupok támogatása 20, 9 százalékkal csökkent 2021 azonos periódusához képest. Negyedéves bontásban, 2021-gyel összevetve, 27,9 százalék a visszaesés. Az információtechnológia egészében ez 21,6 százalék volt. Ugyanakkor, a 2022-es első félévi befektetés összege (48,2 milliárd dollár) arra enged következtetni, hogy az idei végső szám meghaladja a 2020-as 65,3 milliárdot.

A tőzsdére történő kilépések összesen 27 milliárd dollárt generáltak. 2021 első félévében 144,2-t, egész évben 200 milliárdot.

Az idei második negyedév Mi-be történő kockázati befektetéseinek több mint a fele, 20,2 milliárd dollárból 11 olyan alkalmazásokba áramlott, mint a gyógyszerkutatás, a biztonság, a sales és a marketing.

A legrosszabbul érintettek a felhőszámítás-alapú MI-vel foglalkozó startupok. Az idei első hat hónapban 87,7 százalékkal kevesebbet fektettek beléjük, mint 2021 azonos periódusában.

A számok ellenére a tanulmány szerzői szerint szó sincs új „MI-tél” kezdetéről. Előrejelzéseik alapján visszatérnek a befektetők, 2022-re összesen 175, 2025-re 350 milliárd dollárt prognosztizálnak. Ezek elsősorban a multimodális MI, az általános célú modellek és a szintetikus adatok gyors fejlődésének lesznek betudhatók.

Egy korábbi elemzésben, a CB Insight 2022 mindegyik negyedévére az MI-befektetések 21 százalékos csökkenését prognosztizálta. Ők is hangsúlyozták, hogy a veszteségek nem egységesek – míg a komoly múlttal rendelkező területeken (egészségügy, pénzügyi technológiák, kereskedelem) tevékeny MI-startupok irányába nem csökken a befektetői kedv, addig az „absztraktabb” témák kevésbé vonzók. A bizonyított alkalmazásokra és piacaikra fókuszáló cégek valószínűleg továbbra is prosperálni fognak, de esetükben is keményebb verseny várható.

Számítógépes algoritmusok segíthetik az embert vizuális információk pontosabb megítélésében – derül ki a Cornell Egyetem és néhány partnerintézmény közös kutatásából.

Több mint 16 millió emberi véleményt értékeltek ki abban a témában, hogy mely környékek szavazhattak Bidenre, illetve Trumpra a 2020-as elnökválasztáson. A döntést minden esetben egyetlen Google Street View fénykép alapján kellett meghozniuk. Kiderült, hogy az emberek, ha csoportban döntöttek, jól teljesítettek, viszont egy algoritmus náluk is jobb eredményt ért el.

A tanulmány osztályozta az általános emberi tévedéseket is, majd azonosította a félrevezető tárgyakat. Például, ha a képen kisteherautó és amerikai zászló volt, általában trumpistának gondolták a környéket.

A kutatók próbálták megérteni, hogy az algoritmus mikor eredményesebb, használható-e ez az emberi döntéshozás támogatásában, vagy egy ember-gép rendszer a legeredményesebb.

Mostanában sokan foglalkoznak algoritmusok részrehajlásával, amikor hibáikkal szisztematikusan nőket, színesbőrűeket és marginalizált kisebbségeket hoznak hátrányos helyzetbe. Sokféleképpen tévedhetnek, viszont az ember is lehet előítéletes és hajlamos hibázni. Az algoritmusok a mi tévedéseinkről szolgáltathatnak hasznos diagnózist.

A kutatók a New York Times anonimizált kvízét használták, amelyben a résztvevőknek tízezer helyszínről mutattak egy-egy képet, és meg kellett állapítaniuk, 2020-ban kire szavaztak az adott helyszínen. Egy gépitanulás-algoritmussal megtanították, hogy ugyanazok a képek alapján válaszolja meg ő is ugyanazt a kérdést.

Az algoritmus 74 százalékos teljesítményt ért el. Ha az emberek csapatban szavaztak, akkor 71-et, az egyéni szavazatok átlaga viszont csak 63 százalék volt.

A kutatók három csoportba (torzítás, szórás, zaj) sorolták az emberi hibákat. Ezeket a kategóriákat gépitanulás-algoritmusok hibáinak értékelésekor is sokszor használják. A torzítás a „tömeg bölcsességének” hibái, például a kisteherautó Trumphoz társítása. A szórás a téves egyéni ítéletekre vonatkozik: a tömeg általában jól lát valamit, egyes személyek viszont tévesen. A zaj arra vonatkozik, ha a kép nem szolgáltat hasznos infót, például egy Bidennel szimpatizáló környéken valamilyen Trumpra utaló jel látható.

Az emberi hibák csoportosítása segíthet döntéshozásunk javításában, és az emberi és a gépi döntéshozás összekombinálásával például képeket is pontosabban értelmezhetünk. Az ember valamilyen inputtal járul hozzá az egyébként automatizált folyamathoz.