Mikor valósulhatnak meg a mesterséges intelligencia különböző fázisai?

Nagy Márton a háborúellenes akcióterv számait ismertette
2024-07-08
Lejár a határidő a választási plakátok eltávolítására
2024-07-09
Show all

Mikor valósulhatnak meg a mesterséges intelligencia különböző fázisai?

Nem látszik szűnni a lelkesedés a generatív mesterséges intelligencia körül. Halk kritikus hangok azért hallatszanak a szerzői jogokkal, az adatvédelemmel és úgy általában a biztonsággal kapcsolatban. De (még?) halkak. A jelenség, a magas hőfokú lelkesedés az új technológiákkal kapcsolatban mondhatni megszokott: az innovációkkal szembeni érzelmek, vélekedések egy ismétlődő hangulatváltozás-sorozaton mennek át: ezt nevezik a technológiai iparban Gartner-ciklusnak.

A „Gartner” manapság nem egy személy, hanem egy piackutató és tanácsadó vállalkozás.

Meglehetősen régi, 1979-ben alapította Gideon Gartner, először 1986-ban került a tőzsdére Gartner Group néven, de később elhagyták a nevéből a „Group” szót. A cikk írásának idején a piaci értéke mintegy 34 milliárd dollár, tehát nem kicsi, és a technológiai piacon meglehetősen jól ismert.

A Gartner helye

Röviden tekintsük át a piackutató vállalkozások feltételezett üzleti modelljét. Egy cég szeretné tudni, hogy a termékcsoportja milyen sokáig lesz piacképes, tehát megkérdez erről egy piackutató céget. A „megkérdez” alatt egy részletesen kidolgozott kérdéscsoport megválaszolását célzó tanulmány elkészítésére vonatkozó megbízási szerződést kell érteni. A megbízótól, a termékcsoporttól, a kérdésektől és a vizsgálat időtartományától függ a szerződés értéke, ritkán kerül nyilvánosságra, de a Gartner esetében sejthetően nem kisebb mint 10 millió dollár, és a határ a csillagos ég.

Ha ezt a fajta tevékenységet egy ilyen vállalkozás hosszan fenn tudja tartani, akkor értékes tapasztalatra tesz szert azon a területen, amelyet vizsgál.

A piackutatók a saját szakállukra is szoktak elemzéseket végezni, és azokat nem kevés pénzért lehet tőlük megvásárolni, de vannak hozzáférési (előfizetési…) csomagok, ezek árai havi néhány tíz dollártól évi néhány ezer dollárig terjednek. Manapság online is lehet rendeléseket feladni. Ahogy a sarki zöldségesnek, a piackutatóknak is több (sok) termékük van.

A világban számos piackutató elemző, tanácsadó cég működik.

Egy StartUS Insights nevű tudásközpont (az elemző, kutató cégek kedvelt önmeghatározása) szerint a 13 legnagyobb (csökkenő sorrendben): Ipsos, Frost & Sullivan, StartUs Insights, Zion Market Research, MarketsandMarkets, TrendFeedr, Forrester Research, Mintel, Kantar Group, Gartner, IQVIA, Kline & Company és a MarketResearch.

Maga a sorrendet készítő cég a harmadik helyre tette magát, a Gartnert 11. helyen találjuk.

A Gartner elemzéseiben meg szoktak bízni. Többek között azért, mert a tapasztalat szerint nem szoktak nagyon nagyot tévedni. De azért volt már, mikor a szaksajtó kajánul adta hírül, hogy a tavalyelőtti előrejelzés nemhogy a számaiban, de az irányaiban sem állt meg.

A varázsnégyzet

A Gartner súlyát talán azzal jellemezhetjük, hogy két vizuális elemzési sémát is adtak a világnak, az egyik a „mágikus kvadráns” (Magic Quadrant), a másik pedig cikkünk tárgya, a piaci ismertség görbéje (Hype-cycle).

A cégek besorolására szolgáló varázsnégyzet

A cégek besorolására szolgáló varázsnégyzet

Lássuk röviden a varázsnégyzetet. Ezzel egyes cégeket szoktak besorolni. Mindenki a jobb felső negyedbe törekszik, ahol a tejes vízió éppúgy jellemző a cégre, mint a vízió végrehajtásának erős képessége. Ha valaki úgy találja, hogy a varázsnégyzet hasonlít a magyar szakiparosokra, aki tudnak gyorsan, jól és olcsón dolgozni, de ebből csak kettőt lehet választani, akkor nem téved sokat, de a Gartner-kvadránst kiterjedten használják a cégek jellemzésére szinte minden iparágban.

De beszéljünk most inkább a Gartner görbéről. Ennek jellegzetes szakaszai a „túlzott elvárások csúcsa”, a „csalódás gödre” és a „megvilágosodás emelkedője”. Ha egy termék eljut a „termékenység fennsíkjára”, akkor sikeresnek tekinthető. Ezeket a Gartner által évtizedekkel ezelőtt felismert szakaszokat és megnevezéseket a technológiai szakma elfogadta, és széles körben alkalmazza.

A Gartner görbe

A Gartner görbe

Ami bejött és ami nem

A Gartner-görbe igazságtartalmának megítéléséhez tekintsük át röviden az okosóra és a Google Glass karrierjét.

Az okosóra a mára szinte elfeledett „Pebble” (kavics) márkanéven akkor bukkant fel (2013-ban), amikor a hagyományos óraipart az okostelefon már tönkretette, mert az emberek egyrészt leszoktak a karóráról, mert ott volt náluk az okostelefon, másrészt a közösségi tereken csaknem mindenhol van látótávolságban egy óra, harmadrészt kinek kell egy újabb, gondozásra szoruló akku?! A „kockáknak” viszont bejött a Pebble, elkezdték másolni is, a túlzott elvárások csúcsára nehezen, hosszan jutott fel, ekkor viszont nemhogy az Apple, hanem a Samsung és az akkor még okoseszközökben is utazó LG is kihozott egy sor okosórát (és még sokan mások is), ekkor került bele a pulzusmérő és a marketingjébe az egészségtudatosság. A többi már történelem, ma mindenki (90+ százalékunk) újra hord karórát, és örülünk, hogy a telefontól Bluetooth-távolságban megkapjuk az értesítéseket, SMS-eket, megérezzük, hogy valaki hív, és szaladhatunk, hogy felvegyük, és ha nem találjuk, akkor hangjelzést kérhetünk.

A Google Glass arra példa, hogy nem minden innováció sikeres. Elkezdett a csúcs felé kapaszkodni, fel is jutott, a Szilikon-völgyben a „kockaság” státusszimbóluma volt, behozta a „kiterjesztett valóság” fogalmát, de a gyalázatosan rövid akku-élettartam, a kis számítási teljesítmény és néhány autóbaleset megpecsételte a sorsát, a csalódás gödrében végezte. Végfelhasználói termék nem lett belőle, mostanában AR/VR sisak képében próbál életre kelni – de az sincs még a csúcs közelében sem, hiába nyomatja az Apple a Vision Pro sisakját majdnem 4000 dollárért.

A Gartner és a Mesterséges Intelligencia

A görbén az adott terület különféle termékeit is el lehet helyezni azokra a helyekre, amelyeket a görbe készítője szerint megérdemelnek. Alább látható a Gartner a mesterségesintelligencia-technológiákra vonatkozó görbéje – 2023-ból, nyilván a 2024-es még nem készült el, vagy nem nyilvános.

A mesterséges intelligenciát vizsgáló Gartner görbe

A mesterséges intelligenciát vizsgáló Gartner görbe Itt a teljes méretű ábra

A túlzott elvárások csúcsán csücsül a generatív mesterséges intelligencia, mint olyan, beleértve a Microsoft/OpenAI ChatGPT-t, a Google Geminit, az összes képgenerálót a Dall-E-től az Adobe Firefly-n keresztül a Midjourney-ig – és az összes ezekre alapozott szolgáltatást.

Jó viszonyítást ad az érettségre a megvilágosodás emelkedőjének végén kapaszkodó számítógépes látás (Computer Vision), amely alatt az arc és egyéb értelmes minták automatikus felismerését kell érteni.

A térfigyelő kamerák adatfolyamában valós időben felismerhetők a keresett személyek – ez a valóság. Akár örülünk neki, akár nem. (Egy bemozdult, éjszakai, teljes autós képkockáról viszont nem lehet leszedni a rendszámot, akármit is mutatnak a mozifilmek. Fénynél nagyobb sebesség sincs, nem is lehetséges, akár warp speednek, akár FTL-nek – faster than light-nak – nevezik.)

Az emberszerű mesterséges intelligencia még messze van

Egyeseknek vigasztaló lehet, hogy az általános, mesterséges intelligenciát (artificial general intelligence-t, AGI-t), az emberszerű, azzal megegyező vagy azt meghaladó szintű értelmességet a Gartner még a túlzott elvárások alá helyezi. Mások esetleg aggódnak, hogy már ide jutott!?

A diagram bal alsó sarkában azok a technológiák találhatók, amelyek épp csak megjelentek a Gartner radarján, amilyenek a teljesen autonóm rendszerek (Autonomic Systems), avagy az általuk „első alapelvű mesterséges intelligencia” néven emlegetettek (First Principle AI), ezek a fent említett AGI-nál is emberszerűbb, már-már saját személyiséggel és öntudattal rendelkező műlények lehetnek – létrejöttük egyáltalán nem bizonyos, azért tüntették fel itt ezeket, hogy jelezzék: a Gartner átfogóan gondolkodik.

Ezen a kezdeti emelkedőn a gyártási mesterséges intelligencia (Operational AI) és az adatcentrikus MI az előzőknél jóval feljebb szerepelnek, de vegyük észre, hogy nem minden pont ugyanolyan: a „legveszélyesebbek” a sárga háromszögek – de azok több mint 10 év múlva juthatnak a megvalósulás fennsíkjára, ha egyáltalán. A sötétkék pöttyöknek is még 5-10 évük van erre, ebből látszik, hogy a Gartner nem nagyon optimista még a mérnöki mesterséges intelligenciával (AI Engineeringgel) kapcsolatban sem.

Két dolgot fontos megjegyeznünk végül: a fenti ábra, ahogy többször jeleztük, „csak” a Gartner véleménye, ami ugyan többször bejön, mint nem, de mégsem mindig. Továbbá sok-sok termék nem jut ki a csalódás gödréből – ahol szégyenszemre épp az önvezető autó vergődik…

Cikk küldése e-mailben

Comments are closed.