Logisztikai Híradó Logisztika_2018_3_jun_kicsi - Page 13

Trendfigyelő A logisztika van soron keretes írásunkat). Ezeken a módokon tanít- hatók be a rendszerek arra, hogy egy fotó- ról megállapítsák az illető nemét, körülbelüli életkorát vagy akár egész pontosan azono- sítsák őt; kiszámolják, hogy az adott hitelk - relmet benyújtó illető megbízható adósnak számít-e, vagy sem; vagy hogy böngészési előzményeink és közösségi médiás aktivi- tásunk alapján mekkora eséllyel kattintunk egy webes hirdetésre. A gépi tanuláshoz adatra, rengeteg kön�- nyen feldolgozható adatra van szükség. Az utóbbi években felgyorsult digitalizáció- nak köszönhetően viszont mára elképesz- tő mennyiségben állnak rendelkezésünkre elektronikus formában tárolt és feldolgoz- ható információk, legyen szó tranzakciós vagy szenzorokból származó adatokról, írott szövegekről, hanganyagokról, képekről, vi- deókról. A másik fontos tényező az, hogy a számítógépes hardverek és az internetes technológiák fejlődésének köszönhetően ezt az irdatlan mennyiségű adatot képesek vagyunk begyűjteni, tárolni és értelmezhető időn belül feldolgozni, hogy aztán az ered- ményt a felhasználók rendelkezésére bo- csássuk. Korántsem utolsósorban az is sze- repet játszik az AI fellendülésében, hogy a mesterséges intelligenciával foglalkozni szexi és jövedelmező vállalkozássá vált. Ez pedig vonzza a tehetséges fiatalokat, a tudóso- kat, no és persze a befektetőket. Az AI-val foglalkozó amerikai startupokba csak tavaly közel 12 milliárd dollár kockázati tőkét fek- tettek; az internetes világ két nagyágyúja, a kínai Baidu és az amerikai Google 2016-ban külön-külön is 20-30 milliárd dollárt költött a mesterséges intelligencia kutatására és fel- használására. Mindez a hatalmas összeg nem ment ve- szendőbe: a mesterséges intelligenciának már számtalan különféle üzleti felhasználási módja van. Alkalmazzák beszédfelismerésre, gépi fordításra, daganatos betegségek diag- nosztizálására, az ügyfelekkel való kommu- nikációra, egyszerűbb újságcikkek (például pénzügyi beszámolók) megírására, vásárlói szokások és preferenciák felmérésére. Az AI-t felhasználó iparágak közül nem maradhat ki a logisztika sem. Egy, a DHL ál- tal kiadott tanulmány szerint számos oka van annak, hogy most van itt a legjobb ideje annak, hogy a logisztika is felkarolja a mes- terséges intelligenciát. Az egyik ok a logisztikai iparág hálózatos jellegéből adódik. A logisztikai vállalkozások fizikai (és egyre inkább digitális) hálózatok- tól függenek, amelyeknek tökéletes össz- hangban kell működniük a nagy mennyisé- gek, az alacsony profitráták, a szűk erőforrá- sok és a szoros határidők közepette is. Az AI segítségével olyan szintre lehet emelni ezen hálózatok hatékonyságát, amit pusztán em- beri gondolkodással soha nem érnénk el. Se- gíthet az AI az iparág szereplőinek újragon- dolni a jelenlegi gyakorlatokat, elmozdulni a követő működéstől a prediktív működés felé, felváltani a manuális folyamatokat auto- matikus folyamatokkal és személyre szabni az eddig sztenderdizált szolgáltatásokat. Az ellátási láncok amúgy is szinte adják magukat, hogy mesterséges intelligenciával turbózzák fel őket. Mint már szó volt róla, az AI rendszerek betanításához sok adat kell, Féljünk tőle? A Terminátor-filmek óta mindenkiben él egy kis (nagy?) félelem a Skynet-hez hasonló szu­per­in­tel­li­gens rendszerekkel kapcsolatban. Ezt az érzést még erősítik is az olyan véle- mények, mint a tech-világ fenegyerekének tartott Elon Musk vagy a svéd filozófus, Nick Bostrom figyelmeztetései, amelyek szerint a szabadjára engedett mesterséges intelligencia katasztrofális hatással lehet az emberiségre. Ezek a félelmek elméletileg lehetnek is meg- alapozottak, de egyelőre a nagyon távolinak tetsző jövőre vonatkoznak. A mai mesterséges intelligencia rendszerek ugyanis (ahogy említettük) csak egy-egy fel- adat elvégzésére lettek kitalálva – ezt szokták néha „narrow intelligence-nek” hívni. Az általános AI – amikor a rendszer az egyik területen megszerzett tudását más területen is hasznosítja -, illetve a szuper AI, ami már nagyságrendekkel intelligensebb az embernél, még a jövő ködébe vész. „Legalább annyira félek a szuperintelligenciától, mint a Mars túl- népesedésétől”, fogalmazta ezt meg Andrew Ng AI-kutató. Vagyis az esetleges, teoretikus és távoli félelmeknek nem kellene elbátortalanítani senkit attól, hogy a mai megoldáso- kat tényleges üzleti problémák megoldására használja. 11