Victor Ribeiro szoftvermérnök „Célozz és lőj” (Aim and Shoot) lövöldözős játéka célját és kivitelezését illetően egyáltalán nem forradalmi, viszont jól szemlélteti napjaink mesterségesintelligencia-forradalmát.

Tanuló és szintről szintre haladva egyre veszedelmesebbé váló ideghálókkal viaskodunk, amelyek egyben azt is szemléltetik, hogy milyen agyi potenciállal rendelkezünk.

A leegyszerűsített online játék bemutatja a szimulált ideghálók gyors tanulását az általunk adott inputokból. Nem kell telepíteni, a böngészőből játszunk, apró pont-vonal figurák vagyunk fegyverrel, és körülöttünk is hasonló pontokat, vonalakat látunk, szintén fegyverrel.

A mesterséges intelligencia által irányított, zombikat, alieneket és hasonlókat megjelenítő ellenségek kezdetben nem lövöldöznek, mert az önvédelemhez is ostobák, csak mi, a humán játékosok tüzelünk, eleve ez a cél, az emberiséget kell megmentenünk.

Rendkívül egyszerűek a szabályok: a 2D térben bármerre mozoghatnak, bármilyen irányba elfordulhatnak, és lőhetnek is. Ránk ugyanezek a paraméterek vonatkoznak, csak mi azonnal tudjuk is, hogy mit és miért teszünk.

Az innováció a játékmenetben rejlik. Ribeiro úgy dolgozta ki az ellenséges entitásokat, hogy az idegháló minden kör után összekombinálja a két legjobban teljesítő adottságait, eggyé válnak, aztán ismét, és ismét, genetikus algoritmusként fejlődnek a „tökélyig.”

Eleinte nem lövöldöznek, lépésről lépésre sajátítják el tőlünk, hogyan kell, és közben egyre hatékonyabbá válnak. Fejlődésük nem a programozás eredménye, hanem tanulnak a humán játékostól.

A kereszteződések újabb generációi mind jobban kihasználják az idegháló mintázatelemző képességét. Az eredmény: az elején célozni sem tudtak, aztán nagyon hamar tökéletesen elsajátítják a lövöldözés művészetét. Az idegháló a hatodik szinten jut el odáig, hogy „megérti”: a gamer lelövése a siker, és végül legyőzhetetlenné válik.

Közben a játékos is tanul, ami általában arra elég, hogy eljusson a hatodik szintig.

Ribeiro korábban a klasszikus Space Invaders új változatával hívta fel magára a figyelmet. A játék genetikus algoritmust használva fejlődött, a végén egyre eredményesebb ellenségek viaskodtak a gamerrel.

Mindkét játék jól illusztrálja a mai MI-k tanulását, hogy hogyan találják meg egy-egy probléma, ezúttal a játékos lelövésének leghatékonyabb megoldását.

Katonákat különleges képességgel felruházó technológián dolgozik a Pentagon, és ha sikerrel jár, elméjükkel irányíthatnak harci drónokat.

„Ezek az eszközök valójában arra valók, hogy drónokkal, drónrajokkal dolgozva, ne mechanikus megoldásokkal, hanem gondolkodással, a gondolat gyorsaságával működtessük őket” – jelentette ki Al Emondi, a DARPA (Fejlett Védelmi Kutatások Ügynöksége) idegtudósa.

Emondi vezeti az ügynökség 2018 márciusában indult Újgenerációs Nem-sebészi Idegtechnológia programját. Céljuk sebészi beavatkozás, implantáció nélküli (nem invaziv) agy-számítógép interfész (brain-computer interface, BCI) fejlesztése.

Idén májusban hat kutatócsoportot bíztak meg (és finanszíroznak) a kivitelezéssel, mindegyiknek más szempontokat kell érvényesítenie, másként közelítenek a megoldáshoz.

A pittsburghi Carnegie Mellon Egyetem (CMU) tudósai például azt tesztelik, hogy elektromos és ultrahang jelek mennyire támogatják a nem invázív interfészt, míg a Johns Hopkins Egyetemen az infravöröshöz közeli fényen alapuló megoldás kivitelezhetőségét vizsgálják.

Az akár gyilkos drónok agyhullámokkal történő irányítása több súlyos kérdést vet fel. Mi történik, ha a katona véletlenül utasításra gondol, vagy ha az ellenség kezébe kerül az eszköz?

Szintén problémaforrás lehet, hogy a technológia történetében számolatlan példát találunk a katonai eszközök elterjedésére a civil szférában, és a hadműveletekre alkalmas eszköz potenciális társadalmi hatásai, következményei egyelőre felmérhetetlenek.

Képzeljük el, hogy a technológiával, az okostelefontól az intelligens otthon változatos kütyüjeiig, átvesszük a környezetünkben lévő összes internetre kapcsolódó szerkezet feletti irányítást, és mindet az elménkkel működtetjük.

Az egészségügyi alkalmazásokban szintén hatalmas potenciál rejlik – művégtagokat, az egész testet fedő exoskeletont (testpáncélt) kizárólag agyhullámokkal irányíthatunk.

Mindezt sebészi beavatkozás nélkül érjük el.

Egyelőre azonban nem tartunk ott, a hat DARPA csapat ugyan jól halad, de még messze vannak a bárki (katona és civil) által viselhető nem invázív BCI-től.

A korábban a Dota 2 videojátékban az ember felett diadalmaskodó mesterséges intelligenciát fejlesztő, 2015-ben alapított, San Francisco székhelyű OpenAI robotvégtagot irányító és a Rubik-kockát egy kézzel kirakó MI-t alkotott. A feladathoz olyan szintű ügyesség kell, hogy a mozdulatokat mi emberek is kifejezetten nehéznek tartjuk.

A kutatócsoport megtanította a mesterséges intelligenciának a kereskedelmi forgalomban beszerezhető, a Shadow Robot Company által kidolgozott kar irányítását. A rendszer a „próba-hiba” módszert alkalmazó megerősítéses tanulással (reinforcement learning) dolgozott.

„Kezdetben semmit nem tud a kéz mozgatásáról, hogy miként és merre mozdítsa, mint ahogy a kocka reakciójáról sem, ha például oldalra vagy előre forgatjuk” – magyarázza Peter Welinder, az egyik kutató.

Az MI pontokat kapott a sikeres műveletekért, például ha megforgatta a kockát, vagy ha eredményesen mozgatta el az elejét stb. Úgy programozták, hogy maximalizálja a pontszámokat.

A valós környezetben történő teszt előtt szimulációban gyakorolt; az ott eltöltött idő kb. 13 ezer évnek felelt meg.

Egy másik kutató, Lilian Weng elmondta, hogy az MI finom mozdulatokra való betanítása komoly kihívást jelentett, mert a robotkar és egy tárgy között nagyon sok szimultán kontaktpont keletkezik.

Az MI-nek nem kellett foglalkoznia a kocka helyes kirakásával. A feladatot képérzékelők és kifejezetten e célra fejlesztett algoritmus oldották meg, az algoritmus adta a rendszernek a mozgásokra vonatkozó utasításokat. A mesterséges intelligencia így a szükséges fizikai mozdulatokra összpontosíthatott, nem kellett mással törődnie.

Közben megtanulta, hogyan javítsa ki a hibáit, például, ha túlforgatta a Rubik-kockát.

A kirakás időtartama attól függött, hogy a kocka eredetileg mennyire volt „összekavarva.” Welinder elmondta: a legsikeresebb próbálkozás 3 percig tartott.

A kutatócsoport bizakodik, hogy a mesterséges intelligencia idővel általánosabb feladatokat, például festést vagy origami kirakását is el tudja majd végeztetni a karral.

Ha létezik technológia, amit a sportra találtak ki, sokak szerint a drónok azok mindenképp. Távirányított kvadkoptereket ipari ellenőrzéstől hollywoodi kasszasikerek filmezéséig szinte mindenre használtak, a légi járművek 2016 óta pedig a Drónverseny Ligában (DRL) mérhetik össze a tudásukat.

A pilóták fontos szerepet játszanak ezeken a megmérettetéseken, viszont hamarosan elveszíthetik az állásukat. A még nagyobb automatizáció az ok, mert egyre több szervező szerint humán személyzet helyett mesterséges intelligenciáknak kellene vezérelni a gépeket.

Elképzelésükbe nyilván anyagi szempontok (is) közrejátszanak, hiszen az ember nélküli, csak MI-re hagyatkozó légi járművek versengését így még könnyebb mediatizálni, ráadásul tudományos-technológiai oldalról, megsüvegelendő ötletről van szó.

A „jövő sportját” gőzerővel promótáló DRL nemrég mutatott be egy autonóm repülő légi járművet, a Versenyző MI-t (Racer AI). Az új drónt a Nvidia Jetson AGX Xavier következtető motorjával, mégy darab sztereoszkóp kamerával és hatékony propellerekkel szerelték fel.

RacerAI mesterségesintelligencia-modelleket kidolgozó csapatok platformjaként szolgál. A csapatok a DRL és a Lockhead Martin által közösen szponzorált AlphaPilot versenyben vesznek részt.

420 csoport jelentkezett, modelljeiket szimulált útvonalon tesztelték. A virtuális próbálkozások után kilencen maradtak, az ősz folyamán ők négyszer mérkőznek meg egymással.

Az október 8-i első versenyt a dél-koreai Kaist Egyetem USRG csapata nyerte meg, a másodikra november 8-án, Washington D.C.-ben kerül sor. A sorozat győztese 1 millió dollárt nyer, 2020 elején pedig humán pilóta által irányított drónnal méri össze tudását egy 250 ezer dolláros versenyen.

A DRL pilótái a liga által épített és karbantartott szabványdrónokkal, ugyanazokban a szimulációkban gyakorolnak, mint a RacerAI. A versenypálya szélessége általában közel két méter, a versenyek túlnyomó többségét amerikai és európai rendezvényközpontokban tartják.

A versenyek élvezetesek, szórakoztatók, viszont jó lenne, ha az autonóm modellek által elsajátított ismereteket és készségeket „valóvilág” alkalmazásokban, például az automatizált szállításban is hasznosítanák.

Sok előrejelzés szerint a mesterséges intelligencia lehet minden idők egyik legnagyobb munkahely-felszámolója. Pro és kontra számos elemzés, felmérés jelent meg a témáról, egyesek félelemmel, mások komoly elvárásokkal, derűvel várják az MI-k, robotok korát.

Két amerikai cég, az Oracle és a Future Workplace (Jövőbeli Munkahely) friss felmérése alapján a kínai dolgozók tetemes többsége az utóbbiak közé tartozik. Az ipari szektoroknak mindenesetre bizakodásra ad okot, hogy a megkérdezettek 88 százaléka inkább bízik a jövőt jelentő robotokban, mint mai humán főnökeikben. (Éles a kontraszt a britek 54 és az amerikaiak 57 százalékával.)

A tíz országra kiterjedő felmérésben Kína jócskán az átlag felett áll. Átlagosan ugyanis, ha főnökről van szó, a dolgozók kb. kétharmada bízna meg jobban mesterséges intelligenciákban, mint emberekben.

Még meglepőbb, hogy Kína nem is az első, hanem második a 89 százalékot produkáló India mögött.

A megkérdezettek szerint az MI munkaütemezésben, elfogultság nélküli infók átadásában és döntéshozásban egyaránt jobb a Homo sapiensnél. Ötből négy gondolja, hogy a robotok a legtöbb dolgot jobban kezelik, mint ember főnökeik.

„Az MI nemcsak dolgozók és főnökök kapcsolatát, hanem a menedzserek mesterséges intelligencia által vezérelt munkahelyen betöltött szerepét is újraértelmezi. Akkor maradnak fontosak, ha arra összpontosítanak, hogy emberiek legyenek, és agybéli puha képességeiket érvényesítsék, míg a technikát és a rutinfeladatokat ráhagyják a robotokra” – nyilatkozta Dan Schawbel, a Future Workplace kutatásigazgatója.

A júliusban és augusztusban online végzett felmérésben tíz ország 8370 dolgozója, főnöke és emberi erőforrás szakértője vett részt. Senki nem beszélt arról, hogy az anyag mennyire reprezentatív, a 800 milliós kínai munkaerőből viszont csak ezret kérdeztek meg.

Az interjúalanyok kb. fele munkájában napi szinten használ valamilyen MI-megoldást, ami a tavalyi 32 százalékhoz képest komoly előrelépés. Kétharmaduk optimista a robot munkatársakkal kapcsolatban, kifejezetten örülnek nekik, egyharmaduk pedig „egyszerűen „szeretet- és örömtelinek” nevezte kapcsolatát az MI-kkel.

A kínai számok visszajelzések is egyben. Emergens technológiák, például az MI, a dolgok internete (IoT) és a robotika állnak a 2025-re a világ vezető gyártó nagyhatalma címre törő hatalmas ország iparfejlesztési terveinek fókuszában.

A földkerekség második gazdasága már most az okostelefonok és az autók legnagyobb piaca, náluk van a legtöbb internet-felhasználó, és valószínűleg övék lesz a legkiterjedtebb 5G mobil infrastruktúra is.

A Made in China 2025 terv megtízszerezné a helyi ipari robotok számát, azaz kb. 1,8 millió egység dolgozna. A gépek 70 százalékát helyben készítenék (ma csak a felüket állítják elő otthon).

A Porsche német autógyártó összeállt a légjármű-ipar egyik óriásával, a Boeinggel. Az együttműködés célja elektromos meghajtású luxus repülőautó építése. A vertikális fel- és leszállásokra (vertical takeoff and landing, VTOL) képes, dúsgazdagoknak készülő gép gyors és elegáns, remek szolgálatokat tehet a nagyvárosi dugóktól, közlekedési káosztól frusztrált személyeknek.

Nincsenek egyedül, sőt, már többen (kb. tucatnyi vállalat, köztük az Uber) bejelentettek hasonló terveket, tettek közzé meghökkentő ötleteket, hogy ki akarják aknázni a kockázatos, potenciálisan veszélyes városi légimobilitás-piacot.

Másokkal összehasonlítva, a Boeing több forrással és nagyobb mérnöki tapasztalatokkal rendelkezik, ezért nem lenne meglepő, ha először nekik sikerülne, bár a másik repülőgép-gyártó óriás, az Airbus szintén tervez repülőtaxi-hálózatot. 2018-ban be is mutatta Vahana eVTOL nevű (a Boeing koncepciójához nagyon hasonló) tesztgépét.

A két nagyvállalat keresi az együttműködés módjait, de a másokkal való közös munkát is tanulmányozza. Nemzetközi csoportot akarnak létrehozni a városi légi mobilitás vizsgálatára – prémiumkategóriás járművek piaci lehetőségeit, lehetséges felhasználási módjaikat kívánják elemezni.

„A Porsche bővítené sportautó-gyártói tevékenységét, a prémium mobilitás vezető márkájává szeretne válni. Hosszabb távon, az utazás harmadik dimenziójában is érdekeltek lennénk” – nyilatkozta a vállalatot vezető Detlev von Platen.        

A Porsche brand-hez jól passzoló „prémium” kifejezés egyértelműen jelzi, hogy a repülőautó tényleg nem a tömegeknek készül. Az elektromos repülőtaxikban, taxihálózatokban gondolkozó más cégek viszont a lakosság szélesebb spektrumát próbálják megcélozni, mert szerintük nagyon sokan megengedhetik maguknak a jegyvásárlást.

A német gyártó elképzelése közelebb áll a valósághoz. Mivel nemcsak járműveket fejlesztenek, hanem infrastruktúrát (leszállóhelyeket, töltőállomásokat stb.) is ki kell alakítani hozzájuk, egyértelmű: használatukat (legalábbis eleinte) csak a tehetősek engedhetik majd meg maguknak.

A Porsche és a Boeing mellett a Boeing Aurora Repüléstudomány leányvállalata is részt vesz a fejlesztésekben. Az Aurora jelenleg az első elektromos repülőgépét teszteli. A pilóta nélküli jármű a cég manassasi (Virginia állam) tesztterepén vertikálisan felszállt, pár másodpercet lebegett a levegőben, majd landolt.

A járművek rövid távokat tennének meg nagyvárosok légterében, és a Boeing közölte: a következő tesztek kimerítőbbek, szélesebb körűek lesznek. A szárnyak tevékenységét, a fel- és leszállás közötti repülést, a felszállásról előrehaladó módra váltást is fogják vizsgálni.

Az Amazon, a Microsoft és a többi, felhőszámítás-szolgáltatásokat kínáló infokom óriás a pénzügyi rendszer fontos elemeivé váltak. Többek szerint a folyamat következtében ugyanolyan szabályozásnak és ellenőrzéseknek kellene alávetni őket, mint a bankokat.

A Bank of England (BOE) nem foglalkozik a felhőszolgáltatók kivizsgálásával, ezzel szemben az amerikai Federal Reserve (Fed) igen, például az Amazon rendszerén tettek „villámlátogatást.”

Jó okuk van rá, hiszen ma már teljes bankok és ügyfeleik többsége megtalálható a felhőben, de legalábbis használja azt. A fintech-megoldások fokozatos térnyerésével tíz éven belül a pénzügyi szolgáltatások, munkafolyamatok zöme ott fog bonyolódni, és ezt egyre többen érzik, például a Goldman Sachs egyik legfőbb partnere, informatikai társvezetője az Amazon Web Services (AWS) igazgatója.

Az előnyök mellett sok a kockázat is. Az infokom nagyágyúk korlátozott számával kevesebb a szolgáltató, koncentrálódnak a szolgáltatások, és minél kevesebb felületen zajlanak a tranzakciók, annál nagyobb a sikeres hackertámadások esélye. A Capital One felhőszervereit júliusban ért attak bizonyítja: egyik rendszer sem golyóálló.

A szabályozás a szokásos kullogó-módban követi a folyamatokat. a BOE szerint a technológiai szektor szolgáltatói a pénzügyi szabályozás paraméterein kívül esnek. A pénzügyi hatóságok viszont hiába rendelkeznek óriási tapasztalattal és tudással a szakmabeli kockázatokról, a biztonságtechnológiaiakhoz nem értenek.

Egyes nagyágyúk, például az Európai Bankszolgáltatási Hatóság (EBA) – és a Fed – látnak fantáziát a techcégek felhőinek (hálózatoknak, eszközöknek stb.) alkalomszerű kivizsgálásában. A cégek óvatosak, és mivel egyébként is sok a kötelezettségük, inkább előrelépnek, a pénzügyi hatóságokkal ők kezdeményezik a párbeszédet.

Mindeközben a jegybankok, például a BOE is készül a teljesen felhőszámítás-függő pénzügyi világra. Változatosabb profilú alkalmazottakat vesznek fel, a hagyományos ismeretek mellett nem árt, ha a jelentkező az adattudományhoz és a számítási felhőkhöz is ért.

A pénzügyi ellenőrzés viszont szélsőségbe is átcsaphat, amit jelez, hogy a brit szolgáltatók 43 százaléka szerint a túlszabályozás komolyan akadályozza a „felhőbe költözést.” Elvileg két nagy előnye lenne: csökkennének az infrastrukturális kiadások, nőne az információbiztonság.

Szenzitív szintetikus bőr lehetővé teszi, hogy robotok saját testüket és a környezetüket is érzékeljék. Ez a képesség rendkívül fontos, ha emberekkel kerülnek közelebbi kapcsolatba.

A Müncheni Műszaki Egyetem kutatói ebből az alapvetésből kiindulva, az emberi bőr által inspirálva, vezérlőalgoritmussal összekombinált mesterséges bőrt fejlesztettek.

Történelmet írtak: gépük az első autonóm humanoid robot, amelynek egész testét műbőr fedi.

A Gordon Cheng és csapata által kidolgozott bőr hatszög-alakú, kéteurós méretű sejtekből áll, sejtenként egy-egy mikroprocesszorral, valamint érintkezés-, gyorsulás-, közelség- és hőmérséklet-szenzorokkal. Egy ilyen mesterséges bőr a környezetérzékelés minden eddiginél nagyobb részletességét és szenzitivitását biztosítja. A robotot nemcsak a biztonságos mozgásban segíti, hanem előre látva a balesetveszélyt, emberek közelében sem okoz bajt.

Magukat a sejteket Cheng 10 éve dolgozta ki, de a találmányban rejlő teljes potenciál csak kifinomult rendszerbe integrálva látszódik.

Robotbőr kidolgozásának mindig a számítási kapacitás volt a legfőbb akadálya. Az emberi bőr kb. 5 millió receptorral működik, a szám jól érzékelteti, mekkora munka az adatok feldolgozása. A korábbi rendszerek már néhány száz szenzor adataitól is túltelítődtek.

Cheng rendszere nem figyeli állandóan a bőrt, eseményalapú megoldást használ helyette, amely 90 százalékkal csökkenti a feldolgozandó adatmennyiséget. Egy-egy sejt az emberi idegrendszerhez hasonlóan, csak akkor továbbítja az érzékelőivel összegyűjtött adatokat, amikor az értékek megváltoznak. Például, első alkalommal érzünk egy ruhát, de aztán gyorsan hozzászokunk az érzethez, idegsejtjeinknek nincs szükségük újabb üzeneteket továbbítani róla. Az idegrendszer így csak fizikai reakciót igénylő új eseményekre összpontosít.

A megoldással az emberméretű H-1 robotnak nincs szüksége külső számításokra. Felsőtestét, karjait, lábait, sőt, még a talpát is környezet-érzékennyé tették, a gépet 1260 sejttel, összesen 13 ezer értékelővel szerelték fel. Ez azt eredményezi, hogy például szokatlan terepekre is reagál, lábaival egyensúlyoz.

Bőre annyira biztonságos, hogy nyugodtan átölelhet embereket, ami nem olyan egyértelmű, mint amennyire hinnénk. Egy ölelésnél a két test több ponton érintkezik, amihez a robotnak ki kell számolnia a pontos mozdulatokat és a nyomást. Az ipari alkalmazásoknál kevésbé fontos műveletekről van szó, jelentőségük emberekkel dolgozó, például idősekre vigyázó szerkezeteknél nő meg.

A mesterséges bőr robusztus és sokoldalú. Mivel több sejtből, és nem egyetlen anyagból áll, akkor sincs probléma, ha néhány sejt nem működik. Cheng szerint bármilyen robottal kompatibilis, majd elmondta: jelenleg nagyobb számban előállítható kisebb bőrsejteken dolgoznak.

A berlini Rasa startup kutatói arra a kérdésre keresik a választ, hogy mi a velünk folytatott interakciók közben természetesebben, emberszerűbben reagáló chatbotok (csevegő/beszélgető robotok, egész pontosan szoftverágensek) titka, hogyan fejleszthetők ilyen botok?

A kutatók szerint a szelektív figyelem kitüntetett szerepet játszik a kommunikációban. Rendszerük ennek megfelelően szelektíven kihagy, ignorál vagy éppen hangsúlyozottan figyel részeket a beszélgetés korábbi szakaszaiból – főként azokat, amelyek nem kapcsolódnak szervesen a dialógus főtémájához.

„A beszélgető MI asszisztensek a felhasználókat természetes nyelven segítik feladatok kivitelezésében. Egyszerű, például kérlek, oltsd le a lámpát típusú utasítások értelmezése viszonylag egyértelmű, de komplexebbekhez már hosszabb beszélgetések kellenek. A beszélgetés minden részére nem kell feltétlenül reagálni” – magyarázzák a fejlesztést ismertető tanulmányban.

A javasolt irányelv (Transformer Embedding Dialogue, TED) egy új neurális architektúra (idegháló), az úgynevezett transzformerek (átalakítók) segítségével dönti el, hogy a chatbot melyik beszédrészt nem veszi figyelembe.

Az átalakítók azért egyediek, mert kizárólag arra figyelnek, hogy minden output elem kapcsolódjon minden input elemhez; a köztük lévő súlyozásokat dinamikusan, hatékonyan számolják ki.

A modulárisan és kezdettől a végig (end-to-end) egyaránt használható TED módszer nem feltételezi, hogy a válaszadás szempontjából a beszélgetés minden szakasza releváns. Helyette a rendszer „menet közben” választja ki a fontosakat, kihagyva az irreleváns inputokat.

A kutatók rendszerüket 10438 emberek közötti párbeszédet tartalmazó, ingyen és szabadon hozzáférhető adatsoron tesztelték. A beszélgetések hét témakört öleltek fel: szállodák, éttermek, vonatok, taxik, látványosságok, kórházak, rendőrség.

A modell 740 párbeszéden gyakorolt, a „vizsgákhoz” 185-öt használt. A beszélgetések ugyan nem voltak ideálisak a felügyelet melletti tanuláshoz, de így is sikeresen vette a „nem együttműködő” felhasználói viselkedés állította akadályokat.

A Rasa az új modellt egyelőre nem szerepelteti önállóan, viszont sokat javíthat korábbi beszélgető MI-jei minőségén, amelyeket egyébként az Adobe is használ. Jobbá teheti az egészségügyi marketing és sales, ügyfélszolgálati, biztosítási, telekom, banki és más – chatbotokkal folytatott – vállalati párbeszédek minőségét.

Gépitanulás-szakértőkből ugyan nagy a hiány, de a mesterségesintelligencia-startupok ennek ellenére népszerűek, egyre nagyobb tempóban veszik meg őket, és a szigorú értelemben vett technológiai szektoron kívüli területekről is szép számban érkeznek vásárlók.

A szakterületen érintett cégek adatbázisaihoz hozzáférő, elemzéseket készítő CB Insights gépi intelligencia platform szeptemberi beszámolója alapján augusztusig annyi MI-céget adtak el, hogy az idei akvizíciók várható száma valószínűleg minden eddigi (mért) évet felül fog múlni.

2010 óta átlagosan évi 38 százalékos növekedés tapasztalható.

A beszámoló egyik érdekes megállapítása, hogy az infokom-óriások átlagosan több céget vásárolnak fel, az akvizíciók nagy része azonban mégis a kívülállókhoz köthető.

A legnagyobb portfolióval az Apple rendelkezik, 2010 óta 20 mesterséges intelligencia-startupot vett meg, köztük olyanokat is, mint az almás készülékek népszerű funkciói közé tartozó, mindenki által ismert Siri és FaceID mögötti vállalkozásokat.

Az Amazon, a Facebook, a Google, a Microsoft és az Intel szintén jelentős felvásárlásokat jegyez, 2010 óta mindegyik legalább 7, gépi látással, természetesnyelv-feldolgozással, beszédfelismeréssel stb. foglalkozó céghez jutott hozzá.

Az outsiderek csapatát olyan nagyágyúk fémjelzik, mint a mezőgazdasági gépeiről, főként traktorairól ismert John Deere, valamint a MacDonald’s és a Nike. Nagyütemű felvásárlásaikat munkakörükbe tartozó tevékenységek, például termény-betakarítás, ügyfélszolgálat, leltározás finomhangolása és bővítése vezérlik.

A cégeket jó áron értékesítik, idén hét akvizíció haladta meg az 1 milliárd dollárt. Az utolsó áprilisban történt, a Roche Holdings gyógyszerészeti óriás 1,9 milliárdért vette meg a rákelemzéssel foglalkozó Flatrion Health-t. (Az anyag nem közöl összesített éves költési számokat.)

A beszámoló tanulsága, hogy a gazdaságban egyértelműen nő a mesterséges intelligencia stratégiai értéke. Egyelőre még mindig csúcstechnológiai specialitás, viszont már túlnőtte az internet- és a szoftveripart, és mind több IT-től távoli területen alkalmazzák.