A modellek megbízhatósága nem csak véleményes, de eszközeink sincsenek az igazolására, így visszamennének a kályhához a szükséges elméletek és szabványok kidolgozásával.
Hirdetés
 

Már most is lenyűgöző a mesterséges intelligencia fejlődése, de az általános MI-től még nagyon messze vagyunk, a legnagyobb kérdés pedig az, hogy mennyire bízhatunk meg a primitív hibákat elkövető, sokszor megmagyarázhatatlan kimeneteket gyártó modellekben. A dolog nem tűnik annyira súlyosnak, amíg ezek a programok csak a Bing vagy a Bard felhasználóinak szórakoztatásáért felelnek, de mindjárt másképpen fest, amikor akár életek múlhatnak rajta. Az amerikai védelmi minisztérium védelmi kutatásokért felelős részlege, a Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) is éppen azért indította el AI Forward nevű kezdeményezését, hogy felvázolja egy olyan MI-rendszer felépítését, amelyet tényleg megbízhatónak lehet tekinteni.

A The Register csütörtökön közölt interjút a DARPA információs innovációért felelős igazgatóhelyettesével, aki az MI fejlesztését a hidak építéséhez hasonlította. Utóbbinál ma már nincs helye a próbálgatásnak vagy a tévedéseknek, mert az alapvető fizikai vagy anyagtudományi ismeretek révén olyan szabványokat dolgoztak ki, amelyek egyszerűvé és kiszámíthatóvá teszik ezeket a projekteket. Matt Turek szerint azonban az MI esetében nem pont ugyanez a helyzet: nem csak szabványaink nincsenek, hanem a mesterségesintelligencia-modellek még a saját készítőiket is rendszeresen meg tudják lepni. Ez pedig a fejlődés ütemét figyelembe véve azt vetíti előre, hogy a dolgok nagyon gyorsan és nagyon nagy léptékben mehetnek félre.

Számításokon alapuló bizalom

Itt nem feltétlenül az embereket gyilkoló gépek víziójára kell gondolni, hanem elég visszaemlékezni például arra a 2016-os esetre, amikor az angol font estéről reggelre 6 százalékot gyengült a rossz algoritmikus döntéshozatal miatt, vagy arra, hogy a Tesla rendszeresen a sofőrökre hárítja a felelősséget az Autopilot baleseteinél, vagyis úgy tűnik, hogy a gyártó sem kifejezettem bízik a saját mesterséges intelligenciájában. Turek ehhez hozzáteszi, hogy a nagy szoftverrendszereknek már a működési sebessége is kihívásokat jelenthet az emberi felügyelet tekintetében, így még fontosabb, hogy tisztába jöjjenek az MI-fejleszés alapjaival. Szerintük a megbízható rendszerejket három dolog határozza meg: az érthető működés (amiben sehogy sem állunk), a megfelelő interakció az emberekkel, illetve az etikus viselkedés.

Ezt megfogalmazni természetesen könnyebb, mint megvalósítani, így a DARPA ugyancsak három területre igyekszik koncentrálni a forrásait. Az első a megalapozó elméletek kidolgozására, a második a megfelelő MI-mérnöki gyakorlatok megfogalmazása, a harmadik pedig az emberekkel való interakció szabványainak kidolgozása lenne. A cikkben egyébként szó esik a mesterséges intelligencia katonai felhasználásáról is, amelynek egyik nyilvánvaló ága a kiberbiztonság, de a harctéri alkalmazások közül is kiemelték az élet védelmére irányuló eszközöket. Az ügynökség ebben is megpróbálja azonosítani és számításilag reprezentálni a megbízható döntéshozatal alapjául szolgáló attribútumokat, más szóval modellezni és számszerűsíteni akarja a bizalmat.

Részletek a The Register oldalán »

Cloud & big data

Így enyhítene az EU az amerikai big techekkel szembeni szigorán

A Reuters értesülései szerint a készülő digitális hálózati törvényben a szabályok helyett csak ajánlások vonatkoznának rájuk.
 
Hirdetés

Az ötlettől az értékteremtésig – a gépi tanulási pipeline szerepe az adattudományi működésben

A jó adatok önmagukban még nem elegendők: a modellek csak akkor működnek megbízhatóan, ha egy átlátható, automatizált és reprodukálható környezetben futnak. A gépi tanulási pipeline-ok éppen ezt a technológiai hátteret teremtik meg.

Az adatvezérelt működés sikere ritkán múlik azon, milyen technológiát vezet be egy vállalat. Sokkal inkább az a kulcs, hogyan illeszti az adattárházat, a BI-t és az MI-megoldásokat a meglévő rendszerekhez és döntési folyamatokhoz.

a melléklet támogatója a One Solutions

EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!

Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.

2026.03.10. UP Rendezvénytér

RÉSZLETEK »

Amióta a VMware a Broadcom tulajdonába került, sebesen követik egymást a szoftvercégnél a stratégiai jelentőségű változások. Mi vár az ügyfelekre? Vincze-Berecz Tibor szoftverlicenc-szakértő (IPR-Insights) írása.

Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak

Különösen az early adopter vállalatoknak lehet hasznos. De különbözik ez bármiben az amúgy is megkerülhetetlen tervezéstől és pilottól?

Sok hazai cégnek kell szorosra zárni a kiberkaput

Ön sem informatikus, de munkája során az információtechnológia is gyakran befolyásolja döntéseit? Ön is informatikus, de pénzügyi és gazdasági szempontból kell igazolnia a projektek hasznosságát? Mi közérthető módon, üzleti szemmel dolgozzuk fel az infokommunikációs híreket, trendeket, megoldásokat. A Bitport tizennegyedik éve közvetít sikeresen az informatikai piac és a technológiát hasznosító döntéshozók között.
© 2025 Bitport.hu Média Kft. Minden jog fenntartva.