Radó Nóra
A mesterséges intelligencia már a spájzban van

Tudta, hogy Pannonhalma szőlőskertjeit a PlantCT okos algoritmus védi a betegségektől? És azt, hogy az AIMotive kötelékében körülbelül 150 mérnök dolgozik Budapesten folyamatosan az önvezető autók jövőjén? Mit szólna, ha azt mondanánk, hogy a magyar Fitpuli okos alkalmazás digitális egészségmegőrzési programja keretében már idehaza is több mint 25 ezren követik nyomon alvásminőségüket, hangulatukat, edzési szokásaikat, táplálkozásukat és stressz-szintjüket, hogy aztán adataik alapján személyre szabott tanácsadásban lehessen részük? A mesterséges intelligencia alapú vagy arra törekvő technológiák már Magyarországon is megvetették a lábukat – és a jövőben valószínűleg még jobban elterjednek majd.

A mesterséges intelligencia fogalmai

Habár a mesterséges intelligencia (MI) kifejezés hallatán még mindig sokaknak jövőben játszódó sci-fik juthatnak eszükbe, az MI bizonyos alkalmazott technológiái, elsősorban a „szűk” mesterséges intelligenciára (narrow artificial intelligence – ANI) törekvő algoritmusok, már a legkisebb borsodi falutól kezdve Budapest legmenőbb hipszter kávézóiig mindenhol megtalálhatóak. A tökéletes szelfihez az okostelefonok kamerái a környezeti fényhatásokra reagáló algoritmussal állítják be az optimális fényviszonyokat, a Facebook pedig adatelemzési stratégiák, majd okos algoritmusok segítségével dobja fel a hírfolyamban az általa relevánsnak talált hirdetéseket.
Ezek mind az MI vetületei, amelyek Magyarországon már mindenhol elérhetőek – bár hozzá kell tennünk, hogy ezek túlnyomó többségét nem idehaza fejlesztik. Természetesen ezeknek semmi köze a sci-fik robotikus intelligenciájához, például a 2001: Űrodüsszeia című klasszikusban megjelenő, HAL 9000 szuperszámítógéphez. A kutatók a gépi tanulással fejlődő MI három szintjét különböztetik meg, a legelterjedtebb és Magyarországon is megtalálható „szűk” mesterséges intelligenciát, az emberi gondolkodással egy szinten álló általános mesterséges intelligenciát (AGI) és az embereket túlszárnyalni képes mesterséges szuperintelligenciát (ASI). Az utóbbi kettő azonban tényleg még csak a sci-fik narratíváiban létezik, és hazánkban is inkább az ANI elérését célzó algoritmusok használata és kis klaszterekben ezeknek a fejlesztése kezdődött el.

Magyarország a nemzetközi AI-térképen

A megállíthatatlan technológiai fejlődés és a világ minden pontján felbukkanó, okos algoritmusokat fejlesztő startupok ellenére a globális körkép azt mutatja, hogy az MI egy kétszereplős lóverseny. Ezt erősítette meg 2017-ben Anthony Mullen, a Gartner nevű globális elemzőcég igazgatója is, utalva arra, hogy az MI-fejlesztések globális piacán valójában csak két aktor számít igazán: az Egyesült Államok és Kína. A tavaly januári davosi világkonferencián a New York Egyetem jövőkutatással és stratégiai előrejelzéssel is foglalkozó professzora, Amy Webb ugyancsak kijelentette: mindössze kilenc cég kezében összpontosul az MI jövője – ebből hat amerikai (a Google anyacégének számító Alphabet, Amazon, Apple, Facebook, IBM és Microsoft), három pedig kínai (Alibaba, Baidu és Tencent). Az óriáscégek mellett pedig nehéz bárkinek is labdába rúgni.
Az Európai Bizottság 2018 januárjában kiadott jelentése elismerte, hogy az Európai Unió jócskán elmarad a két MI-fejlesztő szuperhatalom mögött, és jelentős lépéseket sürgetett a stratégia kialakítása, a befektetések növelése és a mesterséges intelligenciát érintő szabályozási kérdések terén. A kijózanító jelentést számos előremutató lépés követte. Az Európai Bizottság azt ígérte meg, hogy a Horizon 2020 kutatási és támogatási keretprogramja segítségével évente 70 százalékkal növeli az éves MI-befektetések mértékét. Ez 2018–2020 között 1,5 milliárd eurót jelent.
Ezen felül arra biztatta a tagállamokat, hogy 2019 közepéig alkossák meg saját MI-stratégiájukat. Ez az irányvonal a több mint 250 szakmai szervezetet tömörítő Mesterséges Intelligencia Koalíció (MI Koalíció) szerint a különféle, MI-t érintő felfogások közötti hangsúlyeltolódást mutatja: míg az USA és Kína fejleszt, Európa inkább szabályoz. Az európai kontinens ugyanis az általános adatvédelmi rendeletet (GDPR) követően az MI kereteit, például az etikai kereteket is egyértelműen kijelölné, az USA és Kína láthatóan sokkal kevesebb gondot fordít erre.
Magyarország az európai irányvonalat követi, habár az Európai Bizottság ajánlásához képest egy év késéssel, 2020 szeptemberében mutatta be az ország stratégiáját, amelyet az MI Koalíció közreműködésével hoztak létre. Habár Vértesy Dániel, a Nemzetközi Távközlési Egyesület szakértője szerint hazánk a mesterséges intelligencia fejlesztésének perifériájára szorult, az MI Koalíció számos lépéssel igyekszik behozni Magyarország lemaradását. A nemrég elfogadott MI stratégia alapján a kormány 2030-ra a technológia segítségével 15 százalékkal növelné az ország GDP-jét, 26 százalékkal bővítené a kis- és középvállalkozások termelését, és egymillió munkavállalót terelne új, magasabb hozzáadott értékű, mesterséges intelligenciával megtámogatott munkahelyekre.

Magyarországon 2030-ig egymillió munkahelyet alakít át az MI

Szükség is van a lemaradás csökkentésére, ha Magyarország az innováció irányába kíván elmozdulni, és nem szeretné megvárni, hogy maga alá temesse a digitális technológiák miatt bekövetkező átalakulás. A McKinsey tanácsadó cég 2018-as elemzése szerint ugyanis Magyarországon egymillió munkahelyet fog érinteni az okos algoritmusok, robotok és más innovatív technológiák miatt bekövetkező automatizáció. Ehhez képest hazánkban egy 2017-es Eurobarometer-kutatásból az derül ki, hogy a magyarok 38 százaléka negatívan értékeli az automatizálást, vagyis az újonnan jövő digitális technológiák elfogadásához és hasznosságuk tudatosításához a társadalom nagy fokú érzékenyítésére lenne szükség.
Nem csupán arra lenne szükség, hogy a társadalom vagy az üzleti szféra nagyobb mértékben kezdje el beemelni mindennapjaiba a mesterséges intelligencia alapú megoldásokat. Fontos, hogy néhány országhoz hasonlóan Magyarország is rátaláljon azokra a kulcsterületekre, ahol innovációival hozzátehet a technológiai fejlődéshez. Az IVSZ – Szövetség a Digitális Gazdaságért nevű szakmai szervezet áttekintő tanulmánya szerint Finnországban az egészségügy és gyártás, Japánban a robottechnika, Izraelben a biztonságtechnika kap nagyobb hangsúlyt. Magyarországon a fejlesztés leginkább az autóiparban vagy az egészségügyi innováció terén jelenhet meg. Hazánkban a Zala Zone tesztpályán például a jövő elektromos- és önvezető járműveinek kívánnak megfelelő tesztkörnyezetet biztosítani, az egészségügyi innováció terén pedig érdemes megemlíteni, hogy négy magyar csapat is bekerült az EIT Health InnoStars egészségügyi fejlesztéseket felkaroló inkubátorprogramjába. 

Intézményrendszer a mesterséges intelligencia fejlesztésére

Az Innovációs és Technológiai Minisztérium és a Digitális Jólét Program keretében működő MI Koalíció stratégiája első körben 170 milliárd forintos büdzsét különít el az intézményi háttér létrehozására és az intézkedési tervben lefektetett programok lebonyolítására – beleértve az MI megértését elősegítő tréningeket, valamint a társadalom érzékenyítésére vonatkozó programokat. Az egyik kitűzött cél az MI Nemzeti Laboratórium felállítása, amely a Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet, a SZTAKI koordinálásával valósul meg, és amelynek munkájában 10 kutatóintézet vesz részt. A főbb kutatási területek közé fog tartozni az MI egyik vezető területének számító nyelvfeldolgozás, a biotechnológia, a Dolgok Internete (Internet of Things – IoT), valamint az adatvédelem és az internetbiztonság.
Az MI Koalíció és az Innovációs és Technológia Minisztérium intézményi szinten az MI Innovációs Központot szánja a mesterséges intelligencia fejlesztésének második legfontosabb hazai pillérének. A központ egyfajta kísérleti terepet biztosít majd az innovátoroknak és a hazai kis- és középvállalkozásoknak is ahhoz, hogy a már meglévő innovációkat kipróbálják. A cél többek között az, hogy így oszlassák el a mesterséges intelligencia alkalmazása körüli félelmeket. A kormány harmadik pillérként a Nemzeti Adatvagyon Ügynökség felállítását célozza meg, hogy az MI Koalíció megfogalmazása szerint „a vállalatok és további adatok használatában érdekelt, más intézmények megismerjék a nemzeti adateszközöket, s hogy beinduljon Magyarországon az adatgazdaság.”


Felhasznált irodalom:

1. Radó Nóra, „Faék egyszerűségű trükkökkel átverhető a mesterséges intelligencia, és ez nagyobb baj, mint gondolnád”, Qubit, Letöltés: 2020. 10. 25.
2. Jajal, Tannya D., „Distinguishing between Narrow AI, General AI and Super AI”, Medium, Letöltés: 2020. 10. 25.
3. Vincent, James, „China and the US are battling to become the world’s first AI superpower”, The Verge, Letöltés: 2020. 10. 25.
4. Hosokawa, Rintaro és Kawase, Kenji, „Asian tech execs voice hopes and fears for AI in Davos”, Nikkei Asia, Letöltés: 2020. 10. 25.
5. „USA–China–EU plans for AI: where do we stand?”, European Comission, Letöltés: 2020. 10. 25.
6. „Artificial Intelligence”, European Comission, Letöltés: 2020. 10. 25.
7. „National strategies on Artificial Intelligence”, European Comission, Letöltés: 2020. 10. 25.
8. „Mesterséges Intelligencia Koalíció”, Digitális Jólét Program, Letöltés: 2020. 10. 25.
9. „Alapjaiban határozhatja meg Magyarország gazdasági fejlődését a Mesterséges Intelligencia Stratégia a 2030-ig terjedő időszakban”, Digitális Jólét Program, Letöltés: 2020. 10. 25.
10. Vértesy Dániel, „A mesterséges intelligencia fejlesztéséért folyó globális verseny és Magyarország”, Köz-Gazdaság 2020/1., 197–202.
11. Végh Zsófia interjúja Jakab Rolanddal, „170 milliárd forint a mesterséges intelligencia hazai kihasználása”, Növekedés, Letöltés: 2020. 10. 25.
12. Fine, David és tsai, Átalakuló munkahelyek: az automatizálás hatása Magyarországon, McKinsey & Company, 2018., 8. o., Letöltés: 2020. 10. 25.
13. Radó Nóra, „Nyálvizsgálat mobillal, okos magzatmonitor: külföldre fejlesztenek a magyar egészségügyi startupok”, Quibit, Letöltés: 2020. 10. 25.
14. „170 milliárd forint a mesterséges intelligencia hazai kihasználására”, Nemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovációs Hivatal, Letöltés: 2020. 10. 25.