A mesterségesintelligencia-technológiák gyors térhódításával a vállalatok is átalakulnak. Mit várhatunk 2017-ben a céges MI-től, melyek a legsürgősebben megoldandó problémák?
2017. január 29. 08:20
p
0
0
0
Mentés
Az adatrobbanás előtt
Napjaink infokom technológiáinak egyik legdivatosabb, gyakran az ürességig csépelt jelzője az „intelligens”, legyen szó otthonról, ruháról, közlekedésről, vagy éppen egy vállalatról.
A kifejezést a stratégiai tervezés, vállalkozói innováció és a technológiai változások kezelésének kérdéseivel foglalkozó James Brian Quinn használta először, és egyben az egyik, 1992-es könyvének címe is. A technológiát és új szolgáltatásparadigmákat az üzleti teljesítmény javítására használó menedzsment-megközelítést értett rajta. A számítási infrastruktúrának „hatékonyan” kell begyűjteni a tudást, az intelligencia felhasználásának és a környezetre vonatkozó versenyképes információnak a kombinációja a kivételes siker kulcsa – fogalmazta meg Quinn.
Minél több információhoz férünk hozzá, annál sikeresebb a döntéshozás.
A Honda volt Quinn egyik 1999-es példája a korai intelligens vállalatra: a cég átütő sikerét sok tevékenységének kiszervezése (outsourcing) hozta el, amellyel lehetővé vált, hogy a fejlesztésre és a gyártásra összpontosítson. Az Apple szintén eredményesen élt a kiszervezés lehetőségével: már 1995-ben a gépalkatrészek 70 százalékát így állította elő, az almás cég mérnökei pedig a designra, logisztikára és termékek összerakására fókuszálhattak.
Big data 2017
Aztán ránk köszöntött a big data, az irdatlan adatsorok kora, majd a mesterséges intelligencia reneszánsza. Az adatok korábban soha nem látott mértékben és tempóban szaporodnak világszerte. Komoly probléma viszont, hogy – becslések alapján – az online található adat 90 százaléka szerkesztetlen szöveg, amelyből manuálisan egyre bonyolultabb hasznos információt kinyerni, részben vagy teljesen automatizált folyamatokra van szükség. Eredményes üzletekhez vezető hatékony (nyelvi) elemzésük vállalatok elemi érdeke. Ebben segítenek a mind gördülékenyebb mesterségesintelligencia-módszerek.
Cégvezetőségek nagyon sokat, versenyelőnyhöz vezető, vagy azt növelő, a vállalati stratégiát megváltozató információvagyonok felhalmozásában való támogatást várnak a 2017-es MI-újításoktól. Ahhoz azonban azonosítani és meg is kell érteni ezeket a technológiákat, hogy hol kínálnak növekedési lehetőséget, hol vezetnek markáns digitális szakadékhoz. Két alapkérdést fogalmaznak meg: érett-e az MI-technológia arra, hogy pluszértéket adjon a vállalatnak, és ha igen, mire kell összpontosítani az értékteremtéshez?
A Rage Frameworks az ismeretalapú vállalati automatizáció és szolgáltató MI megoldások egyik meghatározó szereplője felsőszintű üzleti vezetőkkel készített felmérést az MI 2017-es és későbbi céges hasznosulásairól. 82 százalékuk szándékszik MI-t használni idén, mindössze 7 százalékuk nem. A maradék 11 valószínűleg élni fog a technológiával.
Adat helyett nyelvnek lássák a szöveget!
Az érvelést és a visszakövethetőséget (miért pont ezzel a megoldással állt elő a program?) 55 százalékuk, a természetesnyelv-értést 53 tartja legfontosabb lehetőségnek.
Az érvelés és visszakövethetőség sok vállalati alkalmazásban nélkülözhetetlen az MI széleskörű elterjedéséhez. A mai számítógépes statisztikai megközelítések viszont nem egyértelműek, nem derül ki belőlük világosan, hogy miért ezt, és miért nem azt javasolja a program. Ha ajánlásai nem is intuitívak, lehetetlen visszakeresni, honnan származnak. Vagy vakon megbízunk benne, vagy más lehetőségek után nézünk. A teljes átláthatóságban sokat segíthetnek a mélytanulás nyelvi alkalmazásai.
Az MI egyelőre képtelen úgy feldolgozni a nyelvet, mint az ember. Azon egyszerű oknál fogva teljesít rosszabbul a természetesnyelv-feldolgozásban, mert a számítógépes statisztika inkább adatokként, és nem szövegként kezeli a nyelvet, megértés helyett mintafelismeréssel próbálja adatokká alakítani, és tanulni a mintákból. Így aztán nem tud sokat kezdeni a szövegkörnyezettel, relevanciával, és adattá alakítás közben is sok a veszteség.
Egyértelmű vállalati megközelítés, természetesnyelv-feldolgozás helyett természetesnyelv-értés kellene, hogy az MI nyelvi szerkezeteiből (és ne szavaiból) interpretálja, alapgondolatokig fejtse vissza a szöveget.
Az üzleti intelligenciával (business intelligence) átfedések ellenére sem összetévesztendő vállalati MI piaca hatalmas tempóban növekszik. Alkalmazásai viszont csak az említett problémák orvoslásával lehetnek sikeresek.
Az ukrajnai harcok és a gázai konfliktus az emberiség történetében az első olyan háború, amelyben a mesterséges intelligencia által irányított fegyverek jelentős szerepet kapnak. A hadviselésben valami új kezdődött, semmi sem lesz már úgy, mint régen. A gépek vezérelte harcra – ami, ha lehet, még az eddigieknél is könyörtelenebb – a tudósok hiába figyelmeztettek: a gyilkos robotoknak az ember nem tud ellenállni.
A mesterséges intelligencia rengeteg egyéb felhasználási területe mellett forradalmasította az élelmiszer-termelés, -forgalmazás és -fogyasztás módját is.
A hétvégi iráni agresszió Izraellel szemben egy figyelemre méltó mellékjelenséget hozott: az Elon Musk tulajdonában lévő mesterséges intelligenciás chatrobotja, az X, az incidens előtti héten egy olyan hamis videóhírt hozott létre, amiben iráni rakéták csapódnak be az izraeli területekre. Felvetődik a kérdés: vajon a gépi intelligencia képes lehet-e valamiféle „jóslásra”?