szit

Ez az oldal csak olvasható. Megtekintheted a forrását, de nem változtathatod meg. Ha úgy gondolod, hogy ez helytelen, kérdezd az Adminisztrátorokat!
[[oktatas:számitastechnika|< Számítástechnika]]

====== Mesterséges intelligencia ======

  * **Szerző:** Sallai András
  * Copyright (c) 2022, Sallai András
  * Szerkesztve: 2022, 2024
  * Licenc: [[https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/|CC Attribution-Share Alike 4.0 International]]
  * Web: https://szit.hu

===== A mesterséges intelligenciáról =====

A mesterséges intelligencia röviden MI vagy AI.
Az AI az artificial intelligence szavakból lett megalkotva.

Cél, az állandó emberi beavatkozás nélkül, intelligenciával rendelkező lényhez hasonló viselkedés.

A mesterséges intelligencia néven manapság online hozzáférhető AI esetén a mesterséges intelligencia elnevezés valójában helytelen. Ez csak egy marketing fogás. Ezek valójában szimpla statisztikai nyelvi modellek. Úgyis szokták mondani, nagy nyelvi modell, angolul Large Language Model, röviden LLM.
Tehát helyesebb LLM-ről beszélni.





==== Területek ====


  * Robotok irányítása.
  * Számolás. 
  * Keresés adatok között.
  * Alakzatok felismerése.
  * Nyelvek között fordítás.
  * Természetes nyelvek megértése.
  * Beszéd előállítása.


==== Irányzatok ====


Négy irányzat

<code>
Emberi módon gondolkodó rendszerek      Racionálisan gondolkodó rendszerek

Emberi módon cselekvő rendszerek        Racionálisan cselekvő rendszerek
</code>


==== Történet ====

Az MI előfutára már az ókorban is megjelent. A mai értelemben 
vett mesterséges intelligencia az 1950-s években.

Már az ókorban megpróbáltak egyes tevékenységeket 
gépekkel helyettesíteni.

=== Arisztotelész ===


Arisztotelész (Kr. e. 384-324) a Politika című művében
automatának nevezett berendezései a rabszolgák munkáját
váltotta volna ki, amik sosem valósultak meg. 

A Szerszám  (de Organon) című művében lefekteti logika
és a szillogizmus alapjait. A matematikában és a MI 
fejlesztése során is használják. 

Elemek című munkájában, leírja számelméleti algoritmust.
Például, ebben szerepel, két szám legnagyobb közös osztója. 

=== Turing ===

1950-ben Alan Mathison Turing((https://hu.wikipedia.org/wiki/Alan_Turing)) egy tesztet((https://hu.wikipedia.org/wiki/Turing-teszt)) javasolt, amelyet 26 fejezetben tárgyalt. 

A számítógép kiállja a próbát, ha néhány írásos 
kérdés feltesz, például egy ember, és nem tudja
eldönteni, hogy a válasz géptől vagy embertől 
származik.
    
Ehhez a számítógépeknek a következőkkel kell rendelkeznie:
  * természetes nyelvfeldolgozás (párbeszéd)
  * ismert vagy hallott információ tárolása
  * következtetések levonása
  * gépi tanulás - új következtetések levonása

=== Arthur Samuel ===

1952-ben Arthur Samuel((https://en.wikipedia.org/wiki/Arthur_Samuel)), dámajátszó programot készít, az akkori IBM számítógépen.
A lejátszott játékok számának növekedésével javult a hatékonysága.

=== Dartmouth College ===

1956-ban az amerikai Dartmouth College 10 tudós a következőket fogalmazza meg, mit kell tudni egy gépnek:
  * nyelvhasználat
  * elvont fogalmak ismerete
  * problémamegoldás

=== Deep Blue ===

1997-ben a Deep Blue ((https://hu.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue)) sakkszámítógép 6 játszmában legyőzi Garri Kaszparovot. ((https://hu.wikipedia.org/wiki/Garri_Kimovics_Kaszparov))


=== Geoffry Hinton ===

2006-ban Geoffry Hinton((https://en.wikipedia.org/wiki/Geoffrey_Hinton)) megalkotja a deep learning fogalmát.
Kutatásai között algoritmusokkal foglalkozott, amik objektumokat és szövegeket ismert fel
videókon, képeken.


=== Turing-teszt egy gép teljesíti ===

2014 egy gép sikeresen teljesíti a Turing-tesztet

=== Nyílt levél ===

2015-ben 3000 fejlesztő találkozik.

Nyílt levelet írnak alá, ami figyelemfelhívás az autonóm fegyverek veszélyeire,
amelyek emberi beavatkozás nélkül választják ki a céljaikat
Részt vett többek között: Elon Musk, Steve Wozniak és Stephen Hawking

Felhívás:
  * https://arstechnica.com/gadgets/2015/07/musk-hawking-wozniak-call-for-ban-on-autonomous-weaponry-and-military-ai/

Magyar cikk:
  * https://gyartastrend.hu/cikk/vilaghiru-tudosok-nyilatkozata-az-autonom-fegyverek-ellen


=== AlphaGo ===

  * 2016, AlphaGo program.
  * Google által fejlesztett MI, 
  * Megver egy profi kínai Go játékost.
  * https://hu.wikipedia.org/wiki/AlphaGo

=== Kutatások ===

Telek és nyarak. Így nevezik lelkesítő eredményeket és a kudarcokat. 
A kudarcok terméketlen időszakokat és a támogatások jelentenek.

Az internet megjelenése nagyot lendített a kutatásokban.

Fontos tudni: 
Az intelligencia nem egyenlő a tudással. A hatékony 
tanuláshoz azonban nagy-mennyiségű adat szükséges.

==== Források ====

  * https://neuronsolutions.hu/20211026-a-mesterseges-intelligencia-rovid-tortenete/
  * http://real.mtak.hu/133491/1/Gastro_2021_03_Buz%C3%A1s.pdf
  * https://www.europarl.europa.eu/news/hu/headlines/society/20200827STO85804/mi-az-a-mesterseges-intelligencia-es-mire-hasznaljak
  * https://debtech.blog.hu/2019/12/05/mesterseges_intelligenciak_tortenete
  * https://people.inf.elte.hu/fekete/algoritmusok_msc/wumpus/Russel_Norvig_MI_2ed.pdf


===== Gépi tanulás =====

A számítógépek nem csak a programozott mintákat képesek felismerni.
Sok minta alapján akár bonyolult mintákat is felismerhetnek,
így egy-egy problémára saját megoldásokkal állhatnak elő.

Példák a használatra:
  * betegség felismerése bizonyos jelekből
  * karakterek felismerése
  * beszélő robot
  * önvezető autó
  * célzott reklámok, hirdetések
  * gazdasági előrejelzések
  * képek elemzése


==== A tanulás fajtái ====

  * felügyelt
  * nem felügyelt
  * megerősített




==== Felügyelt tanulás ====
Adott a tapasztalatok egy halmaza.
Az adatokat felcímkézzük bizonyos céllal.

  * spam szűrő
  * célzott reklám, hirdetés


==== Nem felügyelt tanulás ====

A rendezetlen adatokon a rendszer képes felismerni bizonyos csoportokat,
de nem áll rendelkezésre egy célérték. 

Például hasonló viselkedésű ügyfelek keresése.

==== Megerősített tanulás ====

Az adott rendszer a hibákból tanul.
A rendszer eleinte sokat hibázik, amikről visszajelzést kap.

  * arcfelismerés


===== Neurális hálózatok =====


Az idegsejt idegen szóval, neuron. 
Az idegrendszer neuronokból áll. A biológiai neuronok összekapcsolt 
hálózatát neurális hálózatnak hívjuk. 

Egy neuron, egy sejt, aminek van egy sejtmagja, meg egy 
vagy több nyúlványa.


{{:oktatas:szamitastechnika:neuron.png|}}


==== Működés ====

A neuron a dendriten keresztül impulzusokat kap. Megfelelő számú impulzus esetén a neuron az axonon keresztül impulzust bocsájt ki, "tűzel".

==== Mesterséges nurális hálózat ====

A biológiai nurális hálózat néhány tulajdonságát modellezi.


===== Gépi látás =====


A gépi látás, tulajdonképpen képfeldolgozás. 
Algoritmusok, amelyek megértik mi van egy képen
illetve egy videón.


  * képosztályozás
  * objektum azonosítás és követés
    * forgalmi tábla, gyalogos, járművek
  * kiterjesztett valóság (augmented reality)
    * valós képekre mesterséges objektumok megjelenítése
  * képek előfeldolgozása
    * képek nyújtása egységes méretre
    * színcsatornák egyesítése (szürke kép színessé konvertálása)


Konkrétabb példa:
    gyártósoron minőség-ellenőrzés (CNC eszterga)



Forrás:
  * https://www.cnc.hu/2018/02/a-gepek-tolunk-tanultak-gepi-latas-a-gyakorlatban/


===== MI =====

Elérhető MI-k:


  * https://koala.sh/ - Általános célú
    * https://koala.sh/chat
  * https://you.com/ - Általános célú
  * https://gemini.google.com/ - Általános célú
  * https://aistudio.google.com/
  * https://chatgpt.com/ - Általános célú
    * https://platform.openai.com/
  * https://askai.glarity.app/search
  * https://www.bing.com/chat
  * https://dream.ai/ - Képek generálása
  * https://www.canva.com/hu_hu/ - Tervezés
  * https://deepai.org/chat - Általános


==== Fejlesztéshez IDE eszközben ====

  * https://www.tabnine.com/
  * https://codeium.com/ ✔
  * https://bito.ai/
  * https://aws.amazon.com/q/developer/
  * https://www.useblackbox.io/ - Szoftverfejlesztéshez, VSCode bővítménnyel


=== VSCode-ban ===

A kódkiegészítés működéséhez, ügyeljünk arra, hogy ne legyen false értékre állítva a következő:

<code javascript ~/.config/Code/User/settings.json>
{
    "editor.inlineSuggest.enabled": true,
}
</code>