Az informatika új neve: AI
- IT biztonság
- /
- 2019-09-02
Pedig az olyan bonyolult, nem? Nem! Éppenséggel pofonegyszerű alkalmazások és algoritmusok alkotják a mesterséges intelligencia gerincét, amelyek, hoppá-hoppá, még csak nem is intelligensek!
Nem intelligens a szónak abban az értelmében, hogy a gép tudná, vagy akár csak sejtené, hogy mit csinál. A mai “mesterségesen intelligens” rendszerek pont annyira intelligensek, mint egy fúrógép, vagy egy műanyag vonalzó. Nulla éntudat, nulla akarat, nulla céltudatosság. Az AI egy szerszám. Igaz, újfajta, de mégiscsak egy szerszám.
Fúrógéppel jobban tudsz lyukat fúrni a betonba, mint az ujjaddal, ugye? A vonalzóval pontosabban tudsz távolságot mérni, mint szemmel. Az AI-eszközökkel olyan adatelemzési feladatokat tudsz elvégezni, amiket puszta kézzel, de még pivot táblával sem tudnál. De ettől az AI továbbra is csak egy szerszám. A szerszámoktól pedig nem félünk, hanem megtanuljuk használni őket.
Az AI-ban az I-betűt te teszed hozzá a produkcióhoz. Nélküled az AI nem lenne intelligens.
Vegyünk egy konkrét példát: IT Security. Az elmúlt években az etikus hekkelés, a biztonsági rések kihasználása stb. volt ezen a területen a “menő téma”. Továbbra is lehet, és kellhet is puszta kézzel exploitokat bögyörészni, de a feladatok túlnyomó többsége nem ilyen. Nagy nemzetközi cég IT-igazgatója mondja: “Másodpercenként 600 támadást kapunk a világ minden tájáról. Egyszerűen nincs semmilyen lehetőségünk arra, hogy emberi erőforrással elemezzük a támadásokat és védekezzünk ellenük. AI-rendszerek nélkül lehúzhatnánk a redőnyt.”
Ebben a vallomásban egy minta bújik meg: a világ szinten minden területén több adat keletkezik, mint amennyit emberi ésszel fel lehetne fogni. És ne gondoljunk óriási dolgokra, nem kell ahhoz Nagy Hadron Ütköztető vagy Higgs “Bozont”, hogy észveszejtő, emberi ésszel kezelhetetlen mennyiségű adatunk legyen. Elég ehhez egy térfigyelő kamera a sarkon, vagy egy szenzor a vízóraaknában (a meztelencsigák között). Az irgalmatlan mennyiségű adat “titka” az automatikus adatgerenálás.
A soha nem látott mennyiségű adatba hamarosan belefulladnak a biológusok, a biztosítási szakemberek, a tűzoltók, és a vadakat terelő juhászok is. Kézzel nem megy. Többé nem megy. Szerszám kell ide.
Jó öreg pivot tábla! Addig jó, amíg te magad érted az adatok összefüggéseit. Pedig valójában már most sem érted. Biológus ismerősöm járt így, aki egy adott terület szaktekintélyeként meg volt róla győződve, hogy a mittudoménmilyen ökorendszerének egy stabil állapota van. Ezt tanította is az egyetemen. Aztán bedobták az adatokat egy neuronhálóba… és kiderült, hogy a rendszernek két stabil állapota van. Nesze neked évtizedes tapasztalat.
Az AI az okos otthont barkácsoló hobbysták életébe is befurakodott: olyan világban élünk, ahol fél óra munkával, kevesebb, mint 30.000 Ft-ból létre lehet hozni egy olyan rendszert, ami kinyitja a kaput, ha odatolatsz az autóddal és/vagy belemosolyogsz a kamerába. Rendszám- és arcfelismerés, mozgásdetektálás… pimf ügy.
Lám, az irdatlan adatmennyiségen túl más motivációs erők is az AI felé tolnak minket: automatizáció! Okos otthonok, önvezető autók, számítógépes látás stb.
Aki próbálta, az tudja: egy számítógépes látási feladatot (pl. önvezető autók) lehetetlen leprogramozni. A legjobb, ha nem is próbálkozunk a programozással, mert úgysem megy, hanem egy új szerszámot vetünk be a feladatra: az AI-t.
A számítógépes látás különösen nagyon lépett előre az elmúlt években. 2015-ben a Microsoft ResNet nevű “szörnyetege” jobb tárgy- és alakfelismerésre volt képes fotókon, mint az emberek. Juj!
De… szemüveggel is jobban látsz, meg távcsővel is jobban látsz, azoktól mégsem félsz. A számítógépes látástól sem kell félni, a ResNet pont anyit tud a világról, mint a szemüveged. Vagy a szemüveged kerete. Egyik okosabb, mint a másik.
Ez nem mond ellent annak, hogy csodálatos, megmagyarázhatatlan eredményeket lehet elérni neuronhálózatok segítségével. Repülőgéppel is csodálatos eredményeket lehet elérni. És - mint fent láttuk - fúrógéppel is.
És ahogy Virág elvtárs megmondta, a nemzetközi helyzet egyre csak fokozódik. Hamarosan mindenki szembesülni fog azzal, hogy az ő jó öreg informatikai munkakörében egyszer csak be kell vetnie a mesterséges intelligencia valamelyik technológiáját. És akkor mi lesz? Ismét húszezer informatikus fog hiányozni a munkaerőpiacról?
Ezt az új szerszámot nem tanították nekik a Zegyetemen, merthogy még nem létezett. (De, létezett, csak nem volt használható. Az áttörést 2006-ban Geoffrey Hinton érte el a deep neural network és a deep learning megalkotásával.)
Az óra ketyeg. Naponta új és új feladatokat tudunk sokkal jobban megoldani a mesterséges intelligencia eszközkészletével, mint anélkül. Mindegy, hogy rendszergazda vagy, vagy fejlesztő, az AI-feladat meg fog találni. Te meg ott állsz, és reszketsz, hogy most mi lesz.
Lenin elvtárs egyik híres mondását javasoljuk ellenszerként: учиться, учиться, учиться. Tanulni, tanulni, tanulni.
Még egyszer: nem kell megijedni, a mesterséges intelligencia csak az egyetemi előadásokon érthetetlen. Mi a NetAcademiánál azt a feladatot vállaltuk magunkra, hogy közérthető, mi több, a gyakorlatban azonnal használható tananyagokat hozzunk létre, hogy lehámozzuk az AI-ról a misztikumot.
Hisz az AI csak egy szerszám. A műanyag vonalzó használatát sem akadályozza, ha nem tudod, hogyan zajlik a polimerizáció. Az AI-algoritmusok némelyike egyébként könnyebben érthető, mint a műanyag polimerizációja. A szerszámokat használni kell tudni. Ez a mi munkánk; és nem is kevés.
