A különösen az Egyesült Államokban népszerű, sőt, kultikus, versenyzőknek komoly bevételeket generáló bowling egy bábusport, a teke rokona, egyes felosztások szerint a „tekecsalád” tagja.

Kívülállók számára mind egyforma, pedig vannak köztük bőven különbségek. Az aszfaltpályás tekézés „a” tekesport, a föld- vagy agyagpályán is játszott az itthon legnépszerűbb, a kugli, aztán volt még a mára elhalt, üdülőhelyeken űzött lengőteke, és az amerikaiak örömére, persze van a bowling is.

A végcél közös bennük: mindegyikben tíz bábut kell feldönteni az elgurított labdával.

A bowling népszerűségét jelzi, hogy rengeteg a róla készült animáció és szintén számítógépes technológiával létrehozott bizarr mém. Az egyiket a lassan már legendásnak nevezhető, pedig csak pár éve alapított OpenAI szöveget képpé alakító (text-to-image generator) DALL-E2 rendszere hozta létre.

Adam Goldberg marketingmenedzser arra kényszerítette a mesterséges ideghálót, hogy csináljon képeket a pályán végig-gördülő „vibráló, mosolygó és nevető golyókról.” A végeredmény mindenkinek elnyerte a tetszését, a Twitter-re is kiposztolták.

A golyók tényleg mosolyt csalnak az arcunkra, megnevettetnek.

DALL-E2 munkái nem most kerültek fel először OpenAI-alkalmazottak Twitter-ére, viszont ezek a legszórakoztatóbbak.

Egy másik OpenAI tweeten Aravind Srinivas kutató ránézésre kézzel festett képet osztott meg. Természetesen ezúttal is az idegháló volt az alkotó, a kép „új nyelv megtanulására kísérletet tevő” robotot ábrázol. Aditya Ramesh, az előd DALL-E és a mostani DALL-E2 társfejlesztője elmondta: fejlett ideghálója még hatásosabb képeket tud majd generálni.

Az OpenAI évek óta lázban tartja és befolyásolja a szakmai közvéleményt. Csodás és szörnyűséges munkákat egyaránt jegyez, az utolsó frissítés viszont telitalálat. A bowling golyók egyébként azt is bizonyítják, hogy ez az MI már nemcsak a tartalomra, hanem a stílusra és az egyensúlyra is figyel.

Ukrajna orosz inváziója a világtörténelem egyik legadatgazdagabb fegyveres konfliktusa. Rengeteg fénykép, videó, műholdas és más légifelvétel készül róla, nagyon sok a közösségimédia-anyag. Az információ-cunamiban való tájékozódásban, komplexebb kép kialakításában sokat segítenek a  mesterségesintelligencia-technikák.

Sokféle adattípust elemeznek MI-vel. A PrimerAI például természetesnyelv-modellt gyakoroltatott be az orosz argó és a katonai szleng felismerésére, és a rendszer el is csípett, majd átírt online küldött, egyáltalán nem titkosított rádióüzeneteket. A Berkeley Egyetem kutatói gépilátás-modelljeikkel azonosítanak sérült épületeket.

Megölt, foglyul ejtett, kitelepített vagy háborús bűnt elkövető személyeket arcfelismeréssel igyekeznek azonosítani. Az online képek alanyok beleegyezése nélküli felhasználása miatt sokat kritizált Clearview AI startup az ukrán kormány számára tette elérhetővé technológiáját, de a kormánnyal kapcsolatban nem álló kutatók is hasonló eszközökkel igyekeznek elemezni a háborús képeket.

A Clearview AI kétszáz fiókot nyitott öt ukrán ügynökségnél, a hivatalos szervek eddig ötezernél több kereséshez használták az appot. A rendőrség a New York Times-nak elmondta, hogy halott orosz katonákat fotójuknak az Odnoklassniki közösségimédia-oldalra feltöltött képekkel való egyeztetésével igyekeznek azonosítani. Hadifoglyok és az Ukrajnában nem katonai munkát végzők azonosítására szintén használják a technológiát.

A Bellingcat holland oknyomozó csoport az orosz FaceClone appot gyakoroltatta a VKontakte közösségimédia-oldalon. Ukrán otthonokat kifosztó orosz katonák személyazonosságára derített fényt az eltulajdonított javak postázása közben. A Bellingcat korábban, a Tactical Systems katonaikiképző-céggel együttműködve, a Microsoft arcfelismerő technikájával cáfolta meg azokat a híreszteléseket, hogy egy elfogott orosz pilótát 2017-ben Putyin elnökkel közösen fényképeztek le.

Egy percig se legyenek kétségeink, hogy az orosz erők és szimpatizánsaik is ugyanezeket a technológiákat, vagy talán jobbakat is alkalmaznak ezekre a célokra, csak ők a Facebookot, Twittert, TikTokot stb. fürkészik. Putyin Oroszországában (különösen most) nem szokás a technikai újítások világgá kürtölése.

Az arcfelismerés hibás outputot is eredményezhet, ráadásul háborús időkben nagyobb a kapkodás, erősebb a rendszerekre nehezedő nyomás, könnyen előfordulhat kémek, bűnözők, halottak téves azonosítása. A háborús bűnösöket MI nélkül viszont még nehezebb lenne bíróság elé állítani.

Röntgenképek olvasata meglehetősen szubjektív, több tényezőtől függ, hogy a radiológus mit vesz észre rajtuk, hogyan értékeli őket. Értelemszerűen, minél fáradtabb, annál könnyebben hibázhat.

Az Európai Unió most hagyott jóvá egy, a radiológusok munkáját segítő mesterségesintelligencia-rendszert, amely felismeri a mellkasról készült, rendellenességmentes röntgenképeket.

A litván Oxipit startup által fejlesztett ChestLink az európai hatóságok részéről orvosi használatra elsőként elfogadott, tehát az egészségügyi és biztonsági előírásoknak megfelelő, autonóm gépilátás-rendszer. Az engedéllyel lehetővé vált a ChestLink rendszernek a huszonhét tagállamban, valamint Liechtensteinben, Norvégiában, Svájcban és Törökországban történő telepítése.

A rendszer az Oxpit korábbi termékét, a ChestEye-t használja, hetvenöt rendellenesség, például az endéma és a tuberkulózis jeleit kutatja. Ha egyet sem talál, orvosi tájékoztatót generál. Máskülönben radiológusnak továbbítja a képet, hogy a szakember nézze át.

Mielőtt telepítik egy klinikán, a cég röntgenvizsgálatokat végez, hogy megállapítsa a rendszer által nagy valószínűséggel felismert rendellenesség-mentes képek arányát. Telepítés után az Oxpit kiértékeli ChestLink hatékonyságát, és csak utána hagyják autonóm módban működni.

Egy éven keresztül több klinikán tesztelték, és a tesztekhez ötszázezer képet használtak. Az autonóm működtetésre a tervek alapján jövőre kerül sor. Az Oxpit bízik, hogy az FDA-től, az Egyesült Államok Élelmiszer- és Gyógyszerhatóságától is zöld fényt kapnak.

Az egészséges mellkast ábrázoló röntgenképek azonosításával és a róluk készült beszámolókkal, a rendszer sokat segít a radiológusoknak, mert a szakembereknek így már tényleg csak a fokozottabb figyelmet igénylő képekre kell összpontosítaniuk.

A radiológusok – különösen csapatmunkában – egyelőre a legjobb mesterségesintelligencia-rendszereknél is jobban diagnosztizálnak, az MI kevésbé ellentmondásos, problémamentes képek felismerésére történő gyakoroltatása viszont nagyon jó megközelítésnek tűnik.

A mesteréges intelligencia összességében pozitív hatással lesz a társadalomra, egyes árnyoldalairól viszont nem feledkezhetünk meg. Például meglepően könnyű jószándékú gépitanulás-algoritmusokat átállítani a rossz oldalra.

Fabio Urbina és kollégái a Collaborations Pharmaceuticalsnál pont ezt tették: az első lépésben hasznos vegyületek tervezéséhez, illetve a mérgezők elkerüléséhez felhasználható gyógyszer-felfedező/fejlesztő modellt dolgoztak ki. A következő lépésben viszont a feje tetejére állították a rendszert, újratrenírozták a modellt, hogy ezúttal mérgeket generáljon. Hat óra leforgása alatt negyvenezer toxint hozott létre, amelyek közül néhány a kezdő adatsorban nem szereplő, tényleges vegyiháború-ágens.

A szerzők nem részletezték az architektúrát, az adatsort és a módszertant sem, mert nem akarták felbátorítani a rosszfiúkat. Egyes következtetések mégis levonhatók a közzétett adatokból.

A cég generatív modellje a MegaSyn, a kutatók egy LSTM-et (Long short-term memory, a mélytanulásban használt neurálisháló-architektúra) gyakoroltattak be vegyületek létrehozásához. Vegyi szerkezetek és alszerkezetek gigantikus tárházát használva, szabványosított szövegformátummal dolgoztak.

Ezt követően az LSTM-et úgy gyakoroltatták tovább, hogy a gyilkos idegméreg VX-hez hasonló vegyületeket hozzon létre. Finomhangolás közben a modell több korábbi állapotát lementették, amelyek nagyon változatos vegyi anyagokat generáltak, míg a későbbiek a finomhangolás-sorral majdnem azonosakat dolgoztak ki.

Ezekkel a finomhangolt modellekkel többezer, toxikusságuk és az emberi szervezetre gyakorolt hatásuk alapján rangsorolt vegyületet készítettek. A MegaSyn sorrendkialakító funkciója bünteti a toxikusságot, de jutalmazza a nagyobb biológiai hatást. Emiatt a szerzők kevésbé törődtek a toxikussággal, inkább a legnagyobb hatású, leggyilkosabb vegyületekre összpontosítottak helyette.

Később, az általuk generált legkárosabb tíz százalék alapján, az összes modellt finomhangolták, hogy még gyilkosabb anyagokkal álljanak elő.

A kutatók bebizonyították, hogy ipari modell felhasználható vegyi fegyverek előállításához. Elképzelhető, hogy nemcsak gyógyszerfejlesztésre kitalált modellekkel is megtehető ugyanez.

Mindannyiunk lakásában van évek óta fiókok mélyén az enyészetre váró, elfeledett laptop, kamera és sok más leselejtezett elektronikus cucc. Valamire jó lehet még, van rá érdeklődő és hasonlókkal hitegetjük magunkat, de közben tisztában vagyunk vele, hogy tovább fognak porosodni.

A rengeteg elhasznált és kidobott elem szintén drasztikusan növeli az e-szemét mennyiségét.  

Pedig az elektronikus hulladék ugyanúgy újrahasznosítható, mint a papír és a műanyag – különösen akkor, ha tudjuk is, hogyan kell csinálni, hogyan csökkenthető káros környezeti hatásuk.

A 2019-es adatok alapján az évi ötvenmillió tonna globális elektronikus hulladék zöme lerakóban végzi. Az ezeket feldolgozó, a szemétből anyagokat kinyerő személyeket gyakran éri fertőzés, megbetegedés a mérgező vegyületek, ólom stb. miatt. De nemcsak ők, hanem mind veszélyben vagyunk, hiszen a kockázatos anyagok belekerülhetnek a talajba, talajvízbe, veszélyeztetve például az élelmiszer- és a vízellátást.

Amikor az elektromos hulladékot újrahasznosító helyre visszük öreg eszközeinket, szétszedik őket, és kinyerik belőlük a felhasználható anyagokat. Innentől kezdve viszont szigorúan kell követniük a különböző szintű (állami, helyi stb.) szabályozásokat.

De mik is hasznosíthatók újra? Asztali számítógépek, laptopok, tabletek, mobiltelefonok, nyomtatók és szkennerek, digitális kamerák, televíziók és kiegészítőik, faxgépek, játékkonzolok, és még folytathatnánk.

Ha csak öregek, de működnek még, megpróbálhatjuk eladni vagy elajándékozni ezeket, viszont ha véglegesen elromlottak, több opció közül választhatunk.

Az USA-ban például a Best Buy az egyik legnépszerűbb megoldás, napi három darabot vihetünk, Kalifornia állam kivételével, egyesekért fizetni kell, másokat (telefontokot, légkondicionálót stb.) meg nem fogadnak el.

Egyik programjuk azzal segít, hogy ha nagyobb készüléket veszünk tőlük, a régit bizonyos pénzszolgáltatás ellenében, beszámítják. Két nagyobbat és korlátlan számú kisebbet fogadnak el. A cuccokat újrahasznosításra specializálódott vállalatoknak küldik el.

A Staples több tucat, kb. 18 kiló (40 pound) alatti eszközt, napi hetet vesz át ingyen, lényegében mindent. Ők is egy újrahasznosító céggel működnek együtt.

Az Apple és az Amazon szintén lehetővé teszi, hogy megszabaduljunk a lestrapált eszközöktől, egyik bevett módszerük: következő vásárláskor beszámítják őket.

A legtöbb amerikai nagyvárosban komoly újrahasznosító létesítmények működnek, megkönnyítve a környezettudatos életmódot. Persze a legjobb újratölthető elemekkel, napenergiával mi is tehetünk még többet érte.

Watararu Chino japán mérnök különleges ötlettel állt elő: leegyszerűsítve, lábbelibe ágyazta be a Braille-írást. A felismerés azután jött, hogy megtudta: tapintható, tapogatásérzékelőkkel felszerelt járdákon, burkolatokon hagyott kerékpárok gátolják járáskárosult személyek mozgását.

Az ötletből kiindulva fejlesztette az Ashirase járástámogató rendszert. A rendszerben találunk egy rugalmas motorra szerelt kütyüt is, és persze mindezek a cipőben vannak.

A cipőt viselő látáskárosultak speciális okostelefonos alkalmazást használnak. Az appon megadják úticéljukat, mire a cipőben lévő készülék – főként rezgéssel – irányítja őket.

A jobb lábfejen érzékelhető rezgések például arra figyelmeztetik a felhasználót, hogy a következő saroknál forduljon vissza. A vibráció ritmusa jelzi neki, hogy milyen messze van a sarok.

Chino hosszú ideje imádja az autókat, 2008-ban a Hondánál kezdett el dolgozni, önvezető és más technológiák fejlesztésében vett részt. De miután a felesége látáskárosult nagymamája 2018-ban beleesett egy folyóba, és megfulladt, még jobban megértette, mennyire veszélyes lehet a sétálás/menés.

„Régóta megszállottja vagyok a biztonságos autók fejlesztésének. Egyik szememmel mindig a biztonságra figyelek, de azt is felfogtam, hogy a menés szintén veszélyes lehet. Tisztában vagyok vele, hogy ez is a mobilitás része” – nyilatkozta.

Felismerése következményeként, kilépett a Hondától, és létrehozta a mechanikus, járástámogató asszisztenst. Ashirase már az év végén kereskedelmi forgalomba kerülhet, huszonötezer jenért, azaz 206 dollárért fogják árulni, az app havi használati díja pedig kb. kétezer jen lesz.

A mérnök megjegyezte, hogy sok látáskárosult személytől hallotta: feladták, hogy új helyekre menjenek. Buszon és vonaton is érzékelte, mennyire idegesek, félnek. Azt szeretné, hogy idegeskedés helyett zenét hallgassanak, és azt élvezzék a vonaton. Lábbelijük jelzése pedig azt is tudatja velük, hogy megérkeztek a végcélként megjelölt állomásra.

Az emberi szervezetben lévő implantátumokból kockázatos és nehézkes is lehet az adattovábbítás. A New Yorki Columbia Egyetem kutatói új technikát találtak ki rá.

Lényege, hogy az adatokat az emberi szövet ionjaira írják, és a testen kívül lévő fogadóállomás, nagysebességű adattovábbítás mellett, le tudja onnan olvasni őket.

A beültethető elektronikus eszközök egyre fontosabb szerepet játszanak az egészségügyben. Folyamatosan képesek figyelni a szív tevékenységét, az agyat és más szerveket, és szükség esetén, figyelmeztetik a kezelőorvost.

Ezeknek az implantátumoknak az egyik hátulütője, hogy adatokat nehéz kinyerni az emberi szervezetből. Ha vezetékes megoldást alkalmazunk, a szövetek könnyen megfertőződhetnek, vezeték nélküli megoldások, például rádió- és fényjelek, ultrahang és bluetooth esetében pedig az adatok nem jutnak át eredményesen a szöveteken.

A Columbia Egyetem kutatói tanulmányban ismertetik az adatok szervezeten belüli, onnan kifelé irányuló továbbítását támogató új technológiájukat, a technológia fejlesztését. A módszer az emberi test saját kommunikációs eljárásának az előnyeit használja ki.

Mivel a test sejtjei ionok cserélgetésével kommunikálnak egymással, a kutatók igyekeznek kiaknázni a szövetekben tárolt energia elektromos lehetőségeit. Az új kommunikációs módszerhez a szövetbe ültetett elektródapár kódolja az elektromos impulzusokat váltogató eszközből jövő adatokat, majd a szövetben lévő ionban tárolja az energiát. A szövet felületére, például bőrre, egy másik elektródapárt tehetnek, hogy megkapja a tárolt energiát, és dekódolja az adatokat.

A fejlesztők elmondták, hogy a technikával tíz centi mély szöveteken keresztül továbbíthatók adatok, és sokkal kisebb a veszteség, mint bármilyen mélységben történő rádiófrekvenciás kommunikáció esetében. A továbbítási sebesség is gyorsabb volt, mint más technikákkal, és a módszer optimalizálható is.

Patkányokkal, idegi interfész implantátumokkal tesztelték, és egy idő után sikeres és pontos volt a külső vevőállomás felé történő adattovábbítás.

Az ionkommunikációhoz alacsonyabb feszültség és kevesebb áram kell, mint más vezeték nélküli technológiáknál. Az így működő eszközök könnyen készíthetők puha, biokompatiblis anyagokból. Következő lépésként az ionkommunikációhoz használható organikus, tranzisztorokkal működő bioszenzort fejlesztenek.

Elsőként a világon, a DALL-E2 program tetoválást készített, és a munkát felvarrták egy érdeklődőre. A világpremiert az a tény jelenti, hogy eddig még senkit sem tetováltak mesterséges intelligencia által generált motívummal, képpel.

Maga a DALL-E2 az MI-kutatások egyik élenjárójának, a kaliforniai OpenAI-nak a fejlesztése, a természetes nyelvet alakítja át realisztikus fényképpé, műalkotássá. Egyelőre nem álmaink legéteribb vagy éppen legsúlyosabb vizuális tartalmait festi meg, hanem a létező legegyszerűbb formát választotta: izgalmas A betűt, keresztet és nyilat (mint később kiderült, a keresztet, legalábbis a mostani formájában nem az MI álmodta a képhez, ráadásul ki is lóg belőle).

A Twitter-felhasználó büszke tetkó-tulajdonos azonnal posztolta is a munkát, és még az OpenAI.t is beteggelte.

„Ismereteim alapján, ami pontosan nulla perc kimerítő keresést, kutatást jelent a témában, Boom az első, mesterséges intelligencia által tervezett tetoválás” – újságolta Everett Randle, akinek a bal belső felkarján látható a munka.

Peter Welinder, az OpenAI termékmenedzsere megerősítette a tényt, hogy ez volt DALL-E2 első műve ezen a területen.

Több mesterségesintelligencia-rajongó viszont attól fél, hogy az OpenAI valamilyen márkaépítő gépet hozott létre.

„Begépeled, hogy a DALL-E2 által tervezett első tetkó, és tényleg ez az? Nincs más leírás? Úgy érzem, ez egy kultusz kezdete” – kommentelte az eredeti posztot egy másik Twitter-felhasználó.

Randle mindenesetre elégedett, mert eltöprengett azon a lehetőségen is, hogy mi van, ha idő előtt beszerez egy démonszimbólumot, mert az MI véletlenszerűen azt is kidobhatna.

Nem így történt, viszont elárulta, hogy a keresztet ő adta hozzá, így ellenpontozva, lenullázva az esetleges szentségtörést.

Egyes ideghálók meglepően jók horrorba illő darabok alkotására, sőt, akár Lovecraft-regényeket illusztrálhatnának már. Vagy ha nem is teljes regényeket, egy-egy oldalt mindenképpen.

Képzőművészet és mesterséges intelligencia egyre több szállal kötődnek egymáshoz. A Google Dreams néhány éve szenzációszámba ment, ma már viszont egyre több a hasonló, de még jobb minőséget generáló próbálkozás. Ezek a munkák persze nem feltétlenül önálló alkotások, hanem meglévő anyagok átalakítása, továbbgondolása, de akár a posztmodern appreciation fogalmát is rájuk húzhatjuk, amikor annyira értékelünk egy alkotást, hogy kisajátítjuk, és ugyan megtartva, de új minőséget akarunk kihozni belőle. Akár művészi lopásnak is nevezhetjük, bár nem teljesen az.

Az MI által generált képek mindig elgondolkoztatnak, és persze elcsodálkozunk a fejlődésükön.

Az Artificial Nightmares (Mesterséges lidércnyomások) YouTube-csatorna egyperces darabját, a „Krusty, a bohóc”-ot is csak döbbenten, és persze szörnyülködve nézzük. A gótikus borzalmakat, reneszánsz eleganciájú és színvilágú figurákat a bohóc inspirálta, idegháló generálta. Álomszerű, szürrealista, szinte valósághű képek peregnek, de legalábbis tudjuk, hogy – például pszichedelikus drogok hatására – ilyen valóságok, ha máshol nem, akkor a tudatalattiban, az emberi psziché mélyrétegeiben léteznek.

A képeket három gépitanulás-algoritmus, VQGAN, CLIP és Rife-RealESRGAN generálta, mindegyik szöveges leírásokat vizualizált, addig javítva rajtuk, amíg el nem értek egy szintet.

Ezek az algoritmusok szinte bármiből, a Simpson család jól ismert karaktereiből, Buzzfead szalagcímekből, pornóból stb. képesek hátborzongató képanyagot generálni.

Automatikusan merül fel a kérdés, hogy a technológia folyamatos fejlődésével, az általunk fogyasztott média hány százalékát hozzák létre mesterséges intelligenciák a közeljövőben?

A Stanford Egyetem Emberközpontú MI Intézete kiadta immáron ötödik évi MI Indexét. Az akadémiai és konferenciapublikációkon és nyilvános adatsorokon alapuló anyag korábbi trendek folytatásáról, a támogatás, a szabályozás és a mesterségesintelligencia-teljesítmény növekedéséről számol be.

2020-ban 42,2 milliárd dollár szakterületi magánbefektetést, 2021-ben több mint a kétszeresét, 93,5 milliárdot könyveltek el. A pénz többsége, 76,5 milliárd Kínából, az Európai Unióból és az Egyesült Államokból jött, viszont kevesebben kapták, mint a korábbi években. Míg 2017-ben négyezernél több új MI-cég volt, addig 2021-ben hétszázötvennél kevesebb.

Nő a szabályozás, 2015 óta huszonöt meghatározó országban ötvenöt MI-vel kapcsolatos törvényt hoztak, és ebből csak 2021-ben tizennyolcat.

Az USA és Kína között ugyan sok a geopolitikai jellegű súrlódás, de a kutatókat ez sem gátolta abban, hogy 2021-ben kilencezernél több amerikai-kínai közös publikációt jegyezzenek – ötször annyit, mint 2010-ben.

Egyre több területen (képosztályozás, tárgydetektálás, nyelvfeldolgozás) csökken a begyakoroltatás ideje és költsége. A 2021-es képosztályozó modellek 63,3 százalékkal olcsóbbak, 94,4 százalékkal gyorsabbak, mint a 2018-asok.

Az MI-etikára összpontosító konferenciákra 2021-ben ötször annyi tanulmány érkezett, mint 2014-ben. A magánszféra által jegyzett tanulmányok száma 71 százalékkal nőtt. Mindez azt jelenti, hogy az etikai aggodalmak mainstream kutatási témákká váltak.

Az MI Index korábbi kiadásai az iparági növekedés fontos inflexiós pontjaira világítottak rá. Az idei kiemelte az új MI-doktorátusok növekvő számát. Az USA-ban már több külföldi doktorál, mint amerikai, a tanulmányokban lévő hivatkozások számában pedig Kína megelőzte az Egyesült Államokat. Többek között Kínával kapcsolatos még, hogy egyre elfogadottabb az MI-vezérelte megfigyelés. Már a 2020-as anyag leszögezte, hogy az USA és Kína a világ két abszolút szakterületi nagyhatalma, és Kína minden más államot maga mögé fog majd szorítani.

A magánbefektetések növekedése és az automatizáció csúcsra futtatott szabályozása jelzi, hogy az MI a társadalmi hajtóerők középpontjában van.