Az internetet szabályozó kínai állami szervezet (Cyberspace Administration of China, CAC) a dezinformációt terjesztő, a nemzetbiztonságot fenyegető és a függőséget elősegítő rendszereket tiltó, az ajánlóalgoritmusok működését, használatát jelentősen korlátozó törvényeket javasol.

A CAC az ország szocialista berendezkedésének támogatását, a szocialista alapértékek promótálását sugallja az ajánlórendszereknek. A nyilvánosság visszajelzését is várják, de nem teljesen világos, hogy mire számítanak tőlük, mint ahogy a törvény érvénybe lépésének időpontjáról sincs információ.

A törvényjavaslat alapján az algoritmusoknak ezentúl tilos kihasználni a felhasználók viselkedését, például nem emelhetik meg az általuk gyakran vásárolt termékek árát.

Ismertetni kell a fogyasztókkal a tartalomszolgáltató platformok algoritmusainak működési elveit, amelyeket kötelező lesz folyamatosan auditálni, hogy valóban megfeleljenek a CAC szabályozásának. Lehetővé kell tenni, hogy a felhasználók, ha akarják, akkor könnyen deaktiválják az automatizált ajánlókat.

A kamu felhasználó-profilokat létrehozó, a dezinformációt terjesztő, az egyéni jogokat megsértő algoritmusok le lesznek tiltva. A szabályozók nem fogalmazták meg pontosan, hogy mit is értenek egyéni jogokon.

Az érintett platformoknak engedélyt kell kérniük a közvéleményt, közhangulatot befolyásolni, elbizonytalanítani képes algoritmusok alkalmazása előtt.

Még mielőtt tücsköt-békát összebeszélnénk a kínai diktatúrára, ne feledkezzünk meg arról a tényről, hogy a távolkeleti szuperhatalom ezirányú törekvéseivel nincs egyedül. Az EU szabályozási tervezetet adott ki a társadalmi szint szerinti pontozást végző rendszerek, a valósidejű arcfelismerés, a felhasználói viselkedés manipulálására fejlesztett algoritmusok nagyon szigorú korlátok közé szorításáról, betiltásáról.

Az algoritmusok elszámoltathatóságát célzó és az Egyesült Államok kongresszusán elakadt törvény megkövetelné a cégektől, hogy végezzenek kockázat-felmérést a dezinformációt potenciálisan terjesztő és társadalmi előítéleteket növelő rendszerek használata előtt.

A szabályozás azért fontos, mert az ajánlóalgoritmusok hozzájárulhatnak a közösségimédia-függőséghez, terjeszthetik a dezinformációt és szélsőséges politikai nézeteket. Ugyanakkor a fogyasztói jogok védelme és a tartalomszolgáltatók szabad önkifejezése közötti kényes egyensúlyt is fenn kell tartani.

2020-ban közel 93 ezer amerikai halt meg gyógyszerekben lévő ópiátok túlzott használata, az ópium-származékokkal való visszaélés miatt. Algoritmusok most segíteni igyekeznek orvosoknak, hogy tényleg csak azoknak írják fel az ezeket az anyagokat tartalmazó fájdalomcsillapítókat, akiknek szükségük van rájuk.

A rendszer felméri, hogy a páciens ki van-e téve az ópiátokkal való visszaélés veszélyének. Egyes alkalmakkor fájdalomcsillapítók felírására komoly fájdalmaktól szenvedő, a múltban semmiféle gyógyszeres visszaélést el nem követett páciensek esetében is elutasító javaslatot tesz.

A legtöbb amerikai szövetségi állam adatbázisokat alakított ki gyógyszer-felírások nyomon követésére. Az orvosi technológiákat fejlesztő Appriss Health cég NarxCare rendszere legalább nyolc szövetségi államban elemzi ezeket az adatokat.

A páciens nevének megadásakor, a rendszer ellenőrzi a felírt gyógyszereket és a javasolt dózisokat, az orvosok számát, az érintett gyógyszertárakat, és a receptek közötti esetleges átfedéseket. Pontoz, és a pontok alapján értékeli ki, hogy a beteg visszaél-e ópiátokkal vagy más gyógyszerekkel, majd a túladagolás lehetőségét is elemzi.

Az Appriss elmondta, hogy a pontozás az orvost csak segíti, és semmiképpen nem helyettesíti, az MI nem végzi el a munkáját, és ha lehet, nem is változtatja meg a humán munkatárs döntését.

Több páciens viszont panaszkodott, mert hibásan magas pontszámok alapján nem kapták meg a szükséges kezelést. Előfordult az is, hogy állatorvosok által a házikedvenceknek felírt gyógyszerek miatt lett sokkal magasabb egy-egy beteg pontszáma.

Kiderült, hogy az algoritmusok által a kockázat hatékonyabb pontozásához vizsgált viselkedéstípusok – több orvos felkeresése ugyanazzal a problémával, távoli utazások egészségügyi céllal stb. – miatt alkalmanként, különösen több betegségtől szenvedő vagy eldugott kistelepüléseken élő szermélyek esetében túlzó eredmények születnek.

A hibákat vétő algoritmusok okoztak már komoly problémákat, például betegek maradtak ellátás nélkül, vagy nem hoztak időben döntést a gyógykezelésükről. Arról se feledkezzünk meg, hogy az ópiátokat tartalmazó fájdalomcsillapítókat szedők túlnyomó többsége nem gyógyszerfüggő, viszont, ha megvonják tőlük az adagjukat, akkor a nem megfelelő vagy illegálisan beszerzett helyettesítő szerek miatt lehetnek problémáik.

Az erdőtüzek egyre nagyobb fenyegetést jelentenek Ausztrália, Kalifornia és Franciaország borvidékei számára. Becslések szerint 2020-ban 3,7 milliárd dolláros kárt okoztak. Mesterségesintelligencia-technikák segíthetnek a veszteségek csökkentésében.

A tüzek által pusztított egyes borászatok gépi tanulást használva igyekeznek „füstmentes” borokat készíteni. Mindent megtesznek azért, hogy az ital ízén véletlenül se lehessen érezni a tűz hatását.

Egyes kaliforniai borászok a Tastry szolgáltatással azonosítják a füst által károsított szőlőfürtöket. A szolgáltatás CompuBlend rendszere javaslatot tesz, hogy melyeket lehet problémamentesen összekeverni.

CompuBlend a szőlő vegyi összetételének elemzésével kezdi. A füstös anyagot tartalmazó fürtöket is vizsgálja, és egy modell az ízt „álcázó” más változatok hozzáadását javasolja.

A rendszert többféle szőlő vegyi összetételének és a fogyasztói preferenciák vizsgálatára tanították be. Különböző ízekre és aromákra, például a kávé vagy a frissen lenyírt fű szagára adott reakciókat is tanulmányozott.

A modell előzetes ismeretei alapján megtalálja a kellemetlen mellékízeket elrejtő és a fogyasztóknak ízlő keverékeket.

Nem ez az első eset, amikor a borászat ősrégi mestersége találkozik a mesterséges intelligenciával.

A keréken mozgó autonóm VineScout robot lidar és ultrahangos kamerák segítségével tájékozódik a szőlőtőkék között. Feladata a talajminőség ellenőrzése.

A Diam Bouchage parafadugó-gyártó különféle dugókról készített röntgenképeket elemző gépitanulás-eszközzel dolgozik. Az MI a képek alapján állapítja meg a dugók minőségét.

Az ausztrál Ailytic gépitanulás-platformja a termesztési folyamat aspektusainak, például az időjárásnak vagy a raktáron lévő üvegkészletnek a folyamatos megfigyelésével segíti a borászokat.

A személyiségi jogokat, magánszféránkat (privacy) védelmező szervezetek el akarják érni, hogy mélytanuló (deep learning) rendszerek elfelejtsék mindazt, amit megtanultak.

Mire jó ez?

Többek között arra, hogy egyes gyakorlópéldák hatását a modell teljesítményének befolyásolása nélkül szüntessük meg. Ez azért fontos, mert a gyakorlópéldák személyes információk is lehetnek.

Több kutató kísérletezett már adatok tréning előtti preparálásával, hogy utána potenciálisan el lehessen távolítani azokat. Mások kiválasztott példáknál utólag igyekeztek megszabadulni bizonyos adatoktól.

A Torontói és a Wisconsin-Madison Egyeteme szakemberei által fejlesztett SISA gyakorlómódszerrel egy modell különféle változatait ugyanannak az adatsornak egymást nem átfedő részein gyakoroltatták. Következtetésnél az összes modell előrejelzését „többségi szavazással” kombinálják egybe. Így eltüntethetők kiválasztott gyakorlópéldák, és a modellt csak a hozzá kapcsolt részeken, részhalmazokon lehet újra gyakoroltatni.

Más egyetemek (Harvard, Stanford stb.) szakértői viszont megállapították, hogy a SISA nem teljesíti a feladatát, azaz nem szünteti meg adatok hatását, ha az erre vonatkozó kérelmeket nem véletlenszerűen osztják szét. A probléma mértéke csökkenthető, ha az adatvédelem igényeinek megfelelve, zajt vezetünk be a rendszerbe, megzavarva a tanuló algoritmus tevékenységét.

A Google, a Cornell és a Waterloo Egyetem kutatói egyedi módszert dolgoztak ki tanulópéldák hatásának csökkentésére.

A közeljövő személyesadat-védelmi törvényei káoszt okozhatnak a gépitanulás-modelleknél, összezavarhatják a területet. Az EU-s GDPR már tartalmazza a „felejtés jogát”, ami cégeket modelljeik utólagos megváltoztatására kötelezheti. Speciális adatok hatását kell majd megszüntetniük kész modelleknél. A vonatkozó kaliforniai személyiség-jogi törvény megadja mindenkinek a jogot, hogy tudjon adatai felhasználásáról, és akkor is kérvényezhesse a törlésüket, ha azokat kívülálló cégeknek értékesítették.

A szelektíven és lépésről lépésre megvalósított „felejtéssel” a modellek olcsóbban működtethetők, mintha a semmiből kellene újragyakoroltatni őket, és így a felhasználó is jobban nyomon követheti az adatait.

Már működő mesterségesintelligencia-chipje mellett humanoid robot fejlesztését is tervezi a Tesla. Ilyen chipek üzemeltetik a cég valamikor a közeljövőben bemutatásra kerülő önvezető autóját is.

A Tesla mérnökei modelleket gyakoroltatnak, adatokat címkéznek fel, hogy minél rugalmasabban menjen a gépi tanulás, minél több és változatosabb mesterségesintelligencia-kihívást oldjanak meg.

Az ezekre a chipekre kitalált, Elon Musk által bejelentett MI, Dojo lényegében egy, ideghálókat gyakoroltató szuperszámítógép. Már 2019-ben, majd 2020-ban is említettek, részletesebben viszont csak idén nyáron beszéltek róla. A vezérigazgató szerint az első klaszter jövőre áll működésbe.

„A mesterséges intelligenciákat tanító leggyorsabb számítógép lesz. Már meg is van hozzá a teljes következőgenerációs tervünk” – jelentette ki Ganesh Verkataramanan, a cég egyik vezető mérnöke.

Dojo négyszer gyorsabban kezeli majd a gépi látáshoz szükséges adatokat, mint bármely más komputer. Ezzel a rendszerrel és ezzel a sebességgel érheti el az önvezető jármű a teljes autonómiát.

Dojo alapja a Tesla saját fejlesztésű D1 chipje 362 teraflop feldolgozókapacitással bír, huszonötöt tesznek egy egységbe, és 120 egység, azaz háromezer chip lesz a szerverekben, ami összességében exaflop szintet vetít előre.

Az önvezető autó mellett a beígért robotot, a Tesla Botot is ez a technológia fogja működtetni. A gép közönséges feladatokat hajt majd végre – bevásárol a zöldségesnél, futószalag mellett dolgozik stb. Tervezési specifikációiból annyit lehet tudni, hogy „emberi szintű” karjával húsz kilót képes cipelni, csúcssebessége pedig óránkénti nyolc kilométer lesz.

Muskék egyelőre nem mutattak be működő prototípust, az augusztus végi Tesla MI Napon is testmaszkba bújtatott ember táncolt a robot helyett. A vezérigazgató 2022-re ígéri a prototípust, amit nem árt fenntartással kezelni, mert többször volt már elhamarkodott prognózisa.

Dojo mindenesetre közelebb hozhatja álmai – a tényleg önvezető autó és a humanoid – megvalósulását.

Az IDC piackutató cég új felméréséből kiderül: a mesterségesintelligencia-ipar jelene és közeljövője egyaránt rózsás.

Az MI szoftverből, hardverből és szolgáltatásokból befolyó 2021-es globális bevételt 341,8 milliárd dollárra becsülik. A tavalyi 156,5 milliárd duplájáról van szó, és az IDC óvatos prognózisa is minimum 500 milliárdot vár 2024-re.

A tanulmányt interjúk, statisztikák, pénzügyi beszámolók és más adatok alapján készítették. A világ minden régióját reprezentáló, több mint hétszáz mesterséges intelligenciával foglalkozó vállalat vett részt benne.

2022-re 18,8 százalékos iparági növekedést várnak. Az elemzés három általános kategóriával foglalkozik: szoftverrel, hardverrel és szolgáltatásokkal.

A teljes MI-piac bevételeinek 88 százaléka a szoftverekből jön össze. Az alkategóriák közül az MI-platformok a legfontosabbak, ezek generálják a bevételek felét. Az alkalmazások piaca viszont gyorsabban, öt év alatt évi 33,2 százalékkal növekszik.

Az MI-alapú hardver (főként szerverek és tárolók) az iparági eladások csupán öt százalékát teszik ki, ami mit sem változtat azon a tendencián, hogy a szoftver- és a szolgáltatásfrontnál is nagyobb (29,6 százalékos 2021-es) növekedés várható. Az eladások 82 százaléka szerverekhez köthető, a területet pedig olyan mamutcégek uralják, mint például a Dell, a HPE, a Huawei, az IBM, az Inpur és a Lenovo.

A (másik két területtel egymást gyakran átfedő) szolgáltatások tavaly az összeladások 14 százalékát generálták, az IDC évi átlagban 21 százalékos növekedést prognosztizál 2025-ig. (80 százalék kifejezetten IT-szolgáltatás lesz.)

Az IDC legújabb előrejelzése a cég előző, februári és az MIT Technology Reviews anyagához is hasonló következtetéseket von le. Azért fontosak ezek a prognózisok, mert sok más csúcstechnológiához hasonlóan, az MI területén is nehéz különbséget tenni a tényleges növekedési potenciál és a pletykaszintű hype között, és egy ilyen alapos kutatás komoly (és valódi) segítséget nyújthat üzleti vezetőknek, befektetőknek – és természetesen MI-szakembereknek is. Persze a piackutatások is tévedhetnek, bőven akadt már rá példa, de bizakodjunk, hogy az IDC most nem fog.

Egyre több vállalat veszi komolyan a klímakatasztrófához vezető változásokat, és igyekszik valamit tenni ellenük. Egy, 8098 céggel végzett 2021-es felmérés alapján az erdők pusztulása, a vízhiány és más időjárási jelenségek a következő öt évben 120 milliárd dolláros kárt okoznak a vállalkozásoknak.

Nem véletlen, hogy nagyvállalatok tevékenységében fontos szerephez jutnak az éghajlatváltozás globális kereskedelemre gyakorolt hatásairól előrejelzéseket készítő startupok. Ezek, az éghajlatelemzésre specializálódott cégek mesterséges ideghálókat tanítanak be, hogy segítséget nyújtsanak a melegedő bolygó kockázatainak kitett vállalkozásoknak.

Környezeti adatok és olyan tényezők interakcióit modellezik, mint például a nyersanyagárak, a fogyasztási mintázatok, az import/export. Eredményeiket elsősorban azoknak a nagyvállalatoknak értékesítik, amelyek tevékenységüket fenyegető komoly veszélyt látnak a klímaváltozásban, és következményként például másként értékesíthetik majd a termékeiket, vásárolhatnak nyersanyagokat stb.

A 2017-ben alapított San Franciscói ClimateAI hosszútávú éghajlat-szimulációk kimenetein gyakoroltatta a következő évek kockázatainak felbecsléséhez hasznos rövidtávú előrejelzéseket generáló modelljét, amely azt is megmondja, milyen lesz a termés különböző régiókban. A cég például előrejelezte, hogy 2020-ban Ausztrália egyes részein az átlagosnál többször fog esni az eső, amellyel hozzájárult a vetőmag-értékesítők öt-tíz százalékos bevétel-növekedéséhez.

A New Yorki Gro Intelligence 40 ezer adatforrást, köztük műholdas képeket, csapadék-jelentéseket elemezve, állapítja meg jövőbeni aszályok, áradások és a mezőgazdasági tevékenységet befolyásoló más időjárási jelenségek hatását. A cég olyan nagyágyúknak dolgozik, mint például az Unilever (Ben & Jerry’s, Lipton, Knorr), a gyorsétterem-birodalom Yum! Brands-nek (KFC, Pizza Hut, Taco Bell) és a pénzügyi óriás BNP Paribasnak.

A többek között a Google Street View adataival és műholdas képekkel dolgozó kaliforniai (Menlo Park) One Concern katasztrófa-forgatókönyvek kidolgozásában segít ügyfeleinek – például a klímaváltozás épületekre, közutakra és az infrastruktúra más elemeire gyakorolt hatását tanulmányozzák.

A globális katasztrófa költségeinek a kiszámításával sokat segíthetnek a mesterségesintelligencia-alapú előrejelzések, az MI megfoghatóbbá – pénzzé – teszi a veszélyeket.

Mintha egy sci-fi filmet látnánk, pedig nem, mert az ausztráliai Queensland szövetségi állam egyik bányája a helyszín, ahol drón navigál a barátságtalan környezetben.

A CSIRO (Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation) kormányügynökség által fejlesztett technológiával bányák emberi jelenlét nélkül vizsgálhatók át, térképezhetők fel. Néhány éve elképzelhetetlennek tűnt, hogy drónok repkednek GPS számára használhatatlan közegben, most viszont már valóság.

A HoverMap szkennelő technológia leginnovatívabb része az autonómia: a drón valósidőben, saját maga hoz döntéseket, emberek nincsenek veszélyben a föld alatt. Útvonalakat keres, rögzített pontok alapján dolgoz ki koordinátarendszert. A szkenner másodpercenként 300 ezer lézerpontot küld el, hogy az érintettek képet alkothassanak a környezetről. Ha megszűnik a drón és a külvilág közötti kapcsolat, visszatér az egyik ponthoz, hogy onnan könnyebben találja meg a kivezető utat.

A szkennert nemcsak drón használhatja, és egyes környezetekben ugyan a repülés az egyetlen opció, viszont máshol szárazföldi robotra és járműre is felszerelhető. Akár hátizsákra is, bár a lényeg, hogy ne embernek kelljen ezeket a kockázatos helyszíneket feltérképeznie.

Az utóbbi években a balesetek emelkedő száma miatt, a szénbányák biztonsága egyre fontosabb kérdéssé vált Ausztráliában. Szakemberek bizakodnak, hogy az új technológiával a bányák üzemeltetői változó környezetben is képesek gyors döntéseket hozni. Ha például azt látják, hogy valahol romlottak az állapotok, a terület többször leszkennelhető, a változások detektálhatók. Utána vagy átalakítják a közeget, vagy – megelőző szándékkal – kimentik az ott dolgozó személyeket.

A szkenner arra is programozható, hogy ellenőrizze: a bánya szerkezete megfelel-e a biztonsági elvárásoknak. Algoritmusok például sziklacsavarodásokat észlelhetnek, amelyeket szakértők összehasonlítanak a szkenekkel.

Drónokat nehéz bányákban tesztelni, de a bánya-szimulációk sokat segítenek. Az éghajlatváltozással viszont előbb-utóbb megszűnik a szénből előállított energia. A technológiát szerencsére más területeken, például rézbányászatban is nyilván használhatják.

Júniusban különleges kávézó nyílt meg Tokió központi Nihonbashi negyedében. Az egyelőre pilotprojektként működő Dawn Café felszolgálói robotok, a gépeket mozgás- és mentálisan sérült személyek otthonukból irányítják Japánból és külföldről.

A projekt az Ory Laboratórium társalapítója, Kentaro Yoshifuji szellemgyermeke. A humanoid robotokat a laborban építik, jelenleg húszan dolgoznak, egyesek, a torzók asztalon ülnek, mások, az egészalakos szerkezetek felszolgálnak. A kávézóban nincsenek lépcsők, és a sima fatalaj miatt kerekes székes vendégek is kényelmesen érzik magukat a helyszínen.

A gépek neve OriHime, van kamerájuk, mikrofonjuk és hangszórójuk, amelyek lehetővé teszik a távolban tartózkodó operátor és a vendég közötti kommunikációt. A robotok állást nehezen találó személyeknek biztosítanak munkalehetőséget. Ötven alkalmazottnak, túlnyomó többségük otthonról dolgozik.

„Felvehetem a rendelését?” – kérdezi a gép, miközben megmutatja az étlapot. A vendégek burgerek, curryk és saláták közül válogathatnak.

Az asztali miniatűr robotokkal beszélgetnek, a három nagyobb az ajtóban fogadja az érkezőket, italokat szolgál fel stb. A bárnál barnakötényes barista robot áll, ő főzi a kávét.

A robotok inkább csak közvetítenek a dolgozók és a vendégek között. Az egyik – szomatikus tünetzavarokkal küzdő – alkalmazott elmondta, hogy sok témáról, például az időjárásról, szülővárosáról, betegségéről beszélgetnek. Örül a munkának, hogy adhat valamit a társadalomnak.

Mások változatos betegségektől szenvednek, többük amiotrófiás laterálszklerózisos, ők például speciális digitális panelen, szemmozgással küldenek jeleket a robotoknak.

A gyerekkorában súlyos egészségügyi problémákkal küszködött Yoshifuji elmondta: régóta gondolkozott az otthonukat betegségek miatt elhagyni képtelen személyek munkalehetőségein, társadalmi kapcsolatain. A kávézót nagyvállalatok támogatják, és közösségi finanszírozással (crowdfunding) is gyűjtöttek hozzá pénzt.

Egyelőre a Dawn Caféra összpontosít, de eszébe jutott, hogy a jövőben a robotok a paralimpiát is változatosabbá tehetik.

Egy új-zélandi PhD-hallgató és társai „drón vadőr” technológiája megállapította, hogy az Északi-sziget vörösbegyhez hasonló, negyven Toutou Way színes madara honnan hova költözött. Az újítás madarak mellett más állatok megfigyelésére is ideális.

A költözés után az állatok túlélési rátáját vizsgálták, kíváncsiak voltak, hogy maradnak-e új környezetükben, egy ragadozók által ellenőrzött, 4 ezer hektáros erdőben, egyébként védett területen.

Mindegyik madárra 0,7 grammos adóvevőt rögzítettek, hogy a drón követhesse őket. A Toutou Way a tavaszi és nyári költési időszakban különösen kiszolgáltatott a ragadozóknak. Követésükhöz földi és égi megoldásokat egyaránt használnak, de a „drón vadőr” a legeredményesebb: jó munkát végez, sok idő és pénz spórolható meg vele. Egyszerre akár ötszáz állatot is képes figyelni.

Korábban napokig kellett bozótokban, nehéz terepen tanulmányozni a madarakat, és talán előbukkantak, talán nem, most viszont a drónnal tíz perc is elég egy-egy állat lokalizálásához. A gép olyan helyeken is eredményes, ahol a jelérzékelés nagyon nehéz.

A negyven elköltözött madárnak kb. a fele berendezkedett az új környezetben, párt is találtak maguknak. A többiek szemmel láthatóan kevésbé érzik magukat otthonosan, de élnek, jobb területet és párt keresnek.

A fejlesztések egy öt éve indult projekt, egy védett terület megújítása keretében történtek. A projekt a ragadozók ellenőrzésével foglalkozó, immáron két évtizedes program része. Elsőként a Toutou Way madarak tértek vissza a védett közegbe. Korábbi kutatások eredményei alapján őket könnyebb megfigyelni, és a túlélési esélyeik is magasak.

Évekig fogják figyelni őket, mert meg akarnak győződni, hogy a nőstények túlvészelik-e a költési időszakot, szaporodnak-e, és a fiókák megmaradnak a védett területen, vagy távoznak.