A mesterséges intelligencia (AI) napjaink egyik legdinamikusabban fejlődő területe. Míg sokan a ChatGPT-hez és más nyelvi modellekhez kötik, az AI térnyerése messze túlmutat a szövegértésen és a generáláson. Az egészségügytől kezdve a közlekedésen át az energiagazdálkodásig szinte nincs olyan terület, ahol ne lenne jelen – é...
A mindennapjaink során sokat hallunk és gyakori használói vagyunk a népszerű nyelvi modelleknek, mint például a ChatGPT-nek illetve a Gemininek. Ebben a cikkben most nem az ezekhez hasonló nyelvi modelleket fogjuk tárgyalni, hanem a mesterséges intelligencia egyéb felhasználási területeit szeretnénk megmutatni.
A mesterséges intelligencia áttöréseket hozott az orvoslásban. Egy Nature tanulmány szerint a rákdiagnosztikai MI-rendszerek bizonyos esetekben nagyobb pontossággal mutatták ki a mellrák jeleit, mint az emberi radiológusok.
Az AI-rendszerek segítik a radiológusokat a rák, a diabéteszes retinopátia és az agyi rendellenességek korai felismerésében, apró mintákat észlelve, amelyeket még a gyakorlott szem is könnyen elvét.
Ez nem az orvosok helyettesítését jelenti, hanem azt, hogy a döntéshozatal gyorsabbá és pontosabbá válik.
Az AI új fejezetet nyitott a biokémiában is.
A DeepMind AlphaFold rendszere példátlan pontossággal jósolta meg több millió fehérje térszerkezetét – olyan problémát oldva meg, amely évtizedekig rejtély maradt. Startupok hasonló algoritmusokat használnak a gyógyszer-molekulák kölcsönhatásainak szimulálására, éveket spórolva a fejlesztési folyamatból. Ezek az AI modellek szavak és nyevtan helyett az atomok és a geometria nyelvét használják.
Az önvezető járművek fejlesztése elképzelhetetlen mesterséges intelligencia nélkül. A gépi látás algoritmusok valós időben elemzik az útviszonyokat, a forgalmat és a közlekedési táblákat. A Tesla, a Waymo vagy a Mercedes-Benz rendszerei mind az MI-re támaszkodnak a biztonságos navigáció érdekében. Bár a teljesen autonóm közlekedés még nem valósult meg, a vezetéstámogató rendszerek (pl. sávtartás, ütközéselkerülés) már most is életeket mentenek, miközben bizonyos területeken már most is magabiztosan, sofőr nélkül vezetik haza magukat a gépjárművek például az Egyesült Államokban.
Nincs önvezető autód? Akkor is lehet AI-t használó, mozgó eszközöd: például a szobát feltérképező porszívók vagy az akadályokat megtanuló fűnyírók – ezek a megerősítéses tanulás nevű AI algoritmus használatára épülnek.
A számvitel a vállalkozások egyik fontos területe: itt születnek azok az adatok és jelentések, amelyek később a stratégiai döntéshozatal alapját adják. Az elmúlt években azonban a mesterséges intelligencia alapjaiban kezdi átalakítani a számviteli folyamatokat, egyfajta „digitális reformot” indítva el.
Az AI segítségével a rutinjellegű könyvelési feladatok automatizálhatók, többek között:
Beérkező számlák feldolgozása és kategorizálása,
tranzakciók automatikus könyvelése,
ÁFA- és adóbevallások előkészítése.
Ez drasztikusan csökkenti az adminisztratív terheket, miközben minimalizálja az emberi hibák esélyét. Mindeközben gőzerővel folyik a könyvvizsgálói tevékenység AI-val való kiváltása, vagy legalábbis megtámogatása, ami magába foglalja a vonatkozó jogszabályok elolvasását és megértését is.
Prediktív elemzés és pénzügyi előrejelzés
A hagyományos számvitel a múlt adataira épít, az MI azonban képes előrejelzéseket készíteni:
likviditási kockázatokat jelez,
előrevetíti a cash flow alakulását,
azonosítja a költségoptimalizálási lehetőségeket.
Ez a szemlélet reaktív helyett proaktív számvitelt tesz lehetővé.
Az AI-algoritmusok felismerik a gyanús mintázatokat a tranzakciókban – például szokatlan pénzmozgásokat vagy duplikált számlákat –, így jelentősen javul a pénzügyi biztonság és a compliance.
Magyarországon is egyre több fintech és könyvelőszoftver-fejlesztő cég épít MI-t a rendszereibe. Például az MI segít a magyar adószabályoknak való megfelelésben, a pénzügyi jelentések elkészítésében, és a könyvelők így több időt fordíthatnak tanácsadásra, elemzésre és stratégiai munkára. A szakma ilyenfajta átalakulása nem a könyvelők eltűnését jelenti, hanem szerepük átalakulását. Az adminisztratív feladatoktól a stratégiai pénzügyi tervezés felé tolódik a hangsúly, a könyvelőből pénzügyi tanácsadó, adatértelmező és elemző válhat.
A globális energiafogyasztás optimalizálása és a fenntarthatósági célok elérése érdekében az MI kulcsszerepet játszik. Okos hálózatok segítenek kiegyensúlyozni a terhelést, és csökkentik a pazarlást.
Például a Google DeepMind 40%-kal tudta csökkenteni adatközpontjai hűtési költségeit mesterséges intelligencia segítségével.
Ez a technológia tehát nemcsak hatékonyságot, hanem jelentős környezetvédelmi hasznot is hoz.
És ez még nem minden. Neurális hálók műholdadatokat dolgoznak fel az erdőtüzek, az erdőirtás és a szénkibocsátás előrejelzésére. A meteorológiában pedig az AI pontosítja a rövid- és hosszú távú előrejelzéseket, felismerve azokat a nemlineáris mintázatokat a légkörben, amelyeket a hagyományos modellek nehezen kezelnek.
Az építőipar hagyományosan alacsony digitalizációval működött, de a MI ezen a területen is forradalmi változásokat hoz. A McKinsey kutatásai szerint a mesterséges intelligencia és a digitalizáció akár 15–20%-kal növelheti a produktivitást építőipari projektekben. Lássuk, a gyakorlatban hogyan történik ez:
Projektmenedzsment és ütemezés: algoritmusok előre jelzik a késéseket, és javaslatot tesznek az optimális erőforrás-elosztásra.
Anyaggazdálkodás: előre jelzi, mennyi alapanyagra van szükség, csökkentve a pazarlást és a költségeket.
Prediktív karbantartás: Az MI-modellek a szenzoradatok alapján felismerik a berendezések elhasználódásának vagy meghibásodásának korai jeleit – ez milliárdokat spórol az iparnak az állásidő csökkentésével.
Folyamatok digitalizációja: a MI-t beépítik az építési információs modellezésbe (BIM), amely összeveti a tervrajzokat a megvalósulással, és valós idejű adatokat szolgáltat a vezetőknek.
Mérnöki támogatás: az MI képes programokat és szimulációkat készíteni a mérnökök számára – például statikai számításokat, energiahatékonysági modelleket vagy alternatív szerkezeti megoldásokat kínál.
Példa: a Spacemaker AI (amelyet az Autodesk vásárolt fel) lehetővé teszi, hogy a mérnökök és tervezők percek alatt teszteljenek több ezer beépítési tervvariációt, figyelembe véve a napfényt, zajterhelést, közlekedést és energiafelhasználást
A generatív mesterséges intelligencia, mint a DALL·E vagy a MidJourney - amelyek képesek szöveges leírásból fotórealisztikus vagy művészi képeket alkotni - teljesen új perspektívát yitott a kreatív iparágakban. Ezek a rendszerek képesek képeket, hangokat és zenéket előállítani, sőt egyre több film- és játékipari projekt épít MI-megoldásokra, ma már rövidfilmek is készíthetők amessterséges intelligencia segítségével. Létezik már AI együttes, AI színésznő és AI divatbemutató is.
A biztonsági ipar (IT security és fizikai biztonság is) már most erősen támaszkodik a mesterséges intelligenciára. Néhány fő alkalmazási terület:
- Cybersecurity: az Anomália- és behatolás-észlelés (IDS/IPS) során gépi tanulási modellek figyelik a hálózati forgalmat, és felismerik a szokatlan mintázatokat, mint például DDoS támadás, gyanús bejelentkezés. Ehhez hasonló az Automatizált incidenskezelés (SOAR): AI amellett, hogy döntéstámogatást ad a biztonsági szakértőknek, képes automatikusan reagálni is, például letilt egy IP-címet.
- Videófelügyelet: A biztonsági kamerák bámulása meglehetősen monoton feladat. Az AI azonban nem fárad el. Ezek a képfelismerő rendszerek folyamatosan elemzik a kameraképeket, és kiszűrik a gyanús viselkedést (pl. illetéktelen belépés, fegyver felismerése). Hasonló technológiákkla működnek a modern beléptető rendszerek is: arcfelismerés, hangazonosítás, viselkedés-elemzés.
- (Tömeges) arc alapú azonosítás. Ezek a szoftverek egy felvételből először is azonosítják, hol vannak az arcok, majd minden észlelt arcról számokból álló vektort (feature-vektort) hoznak létre, ami a „digitális arckép”. Ezt a vektort összevetik egy adatbázisban tárolt arcvetektorokkal (watchlist, ügyféladatbázis stb.) és rangsorolják a hasonlóság alapján. Ma már akár folyamatos CCTV-streamek feldolgozása is lehetséges, ha rendelkezésre áll elegendő számítási kapacitás.
Ezen területekkel a lista nem merül ki. További számos ágazat, mint a marketing (adatvezézelt döntéshozatal és kreatívok), logisztika, vagy a mezőgazdaság is nagy hasznot remélhet a mesterséges intelligencia által vezérelt megoldások bevezetésével.
Hogyan válhatsz részesévé ennek a forradalomnak, nem pusztán felhasználói oldalról, hanem az alkotói térbe való belépéssel és új megoldások létrehozásával?
Az AI térnyerése idején az egyik legértékesebb tudás az AI programozás. Nem elég felhasználóként találkozni vele – aki érti a működését és képes saját modelleket építeni, az aktív szereplőjévé válik a technológiai forradalomnak.
Ezt a tudást kínálja a https://www.prooktatas.hu/ai-programozas
A 3 hónapos képzés során elsajátíthatod a gépi tanulás és a neurális hálók alapjait, megismerkedhetsz a képfeldolgozás világával, és saját AI-modelleket készíthetsz Pythonban.
A cél: valódi, piacképes tudás megszerzése a mesterséges intelligencia világában.
(A mesterséges intelligencia képzés előfeltétele a Data Science eszközök és módszerek ismerete.)
EN
