Kollár Csaba: A biztonságtudatosság oktatása a mesterséges intelligencia fókuszában
Az I. Szakképzés és oktatás: Ma – holnap konferencián elhangzott előadás prezentációja
Időpont: 2019. november 21.
Helyszín: Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar, Budapest
Kutatási módszerek a had-, rendészet-, és biztonságtudományokban
A biztonságtudatosság oktatása a mesterséges intelligencia fókuszában
1. I. Szakképzés és oktatás: Ma – holnap konferencia
2019. november 21.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar
Budapest
Kollár Csaba
A BIZTONSÁGTUDATOSSÁG
OKTATÁSA A MESTERSÉGES
INTELLIGENCIA FÓKUSZÁBAN
3. társadalmi vetületei
gazdasági hatásai
információbiztonság
humán aspektusa
biztonságtudatosság
fejlesztése
ember-robot interakció
emberi oldala
intelligens városok
1. Miért aktuális most beszélni a
mesterséges intelligenciáról?
2. Melyek a mesterséges
intelligenciához kapcsolódó
fontosabb technológiák és
megoldások?
3. Hogyan tanul a mesterséges
intelligencia?
4. Hogyan, mit, kinek kell/lehet
tanítani a biztonságtudatosságról a
mesterséges intelligencia korában?
kibernetika reneszánsza
A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA társadalmi vetületei
gazdasági hatásai
4. A diákok a teszteket
100%-osra töltötték ki,
mégis buták maradtak.
névtelen pedagógus
6. Adatok
Rengeteg adat áll rendelkezésre, ezek mennyisége folyamatosan
növekszik
Számítási kapacitás
Olyan számítások is elvégezhetők belátható időn belül, amire tíz
évvel ezelőtt még a szuperszámítógépek sem voltak képesek
Algoritmusok
Az AI-t támogató tanulóalgoritmusok, statisztika és
valószínűségszámítás, regressziós modellek, klasszifikáció,
klaszterizáció, lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati,
összetett, komplex, bonyolult problémák megoldásában
Szinergia
Technológiák fejlődése és összekapcsolódása
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA – MIÉRT MOST?
8. AZ MI FONTOSABB TUDOMÁNYTERÜLETI KAPCSOLATAI
Számítás-
tudomány
Kommunikáció- és
nyelvtudomány
Biztonság-
tudomány
Biológia és
orvostudomány
Idegtudomány
Pszichológia és
pedagógia
Szociológia
FilozófiaMatematika
Műszaki
tudományok
9. • Testen viselhető okoseszközök (óra, cipő, póló,
külső „csontváz”)
• Testben levő okoseszközök (implantátumok,
egészségügyi monitoring)
• Hordozható okoseszközök (telefon, tablet)
• Intelligens (önvezető) autók, járművek
• Intelligens épületek/létesítmények (domotika)
• Intelligens település/város
• Intelligens ország/társadalom
• Intelligens Föld
A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA LÉPTÉKEI
11. GÉPI TANULÁS ÉS FELHASZNÁLÁS
Tanító
adatbázis
Tanuló
algoritmus Modell
Tanulás
Felhasználás
Adatok Modell
Információ
az adatokról
Elő-
feldolgozás
Elő-
feldolgozás
12. Felügyelt tanulás
• jó válaszok előre megadva, MI jósol
• tréningadatbázis
Nem felügyelt tanulás
Problémák, kérdések:
• Mit kellene megtanítani a géppel?
• Mikor engedhetjük, hogy a gép nem felügyelt módon is
tanuljon?
• Milyen a tanulói környezete a gépnek?
• Mennyi ideje van a gépnek/embernek, hogy a gép tanuljon?
• Alul-, illetve túltanulás veszélye
A GÉPI TANULÁS
13. A GÉPI TANULÁS*
Bemenet
Kézzel tervezett
program
Kimenet
Szabály alapú
rendszer
Klasszikus gépi
tanulás
Bemenet
Kézzel tervezett
funkció
Leképezés a
funkciókból
Kimenet
Reprezentációs
gépi tanulás
Bemenet
Tanult
funkciók
Leképezés a
funkciókból
Kimenet
Mélytanulás
(deep learning)
Bemenet
Tanult
funkciók
Tanult összetett
funkciók
Leképezés a
funkciókból
Kimenet
*Bengio, 2016
14. 1. nem nyújt semmilyen segítségét, mindent az ember csinál.
2. teljes körű cselekvési alternatívákat kínál.
3. leszűkíti a cselekvést néhány választási lehetőségre.
4. egyetlen tevékenységet/műveletet végez.
5. végrehajtja a műveletet, ha az ember jóváhagyja azt.
6. mielőtt a műveletet végrehajtaná, lehetőséget az embernek, hogy
azt megvétózza.
7. automatikusan hajtja végre a műveletet, de erről feltétlenül
tájékoztatja az embert.
8. a művelet automatikus végrehajtás után csak akkor tájékoztatja az
embert, ha az kéri.
9. a művelet automatikus végrehajtása után csak akkor tájékoztatja
az embert, ha ilyen döntést hoz.
10. maga dönt el mindent, automatikusan működik, figyelmen kívül
hagyva az embert.
A GÉP AUTONÓMIÁJA – A SZÁMÍTÓGÉP…
16. • Mesterséges intelligencia tanítja, mentorálja, tutorálja a
diákokat, hallgatókat
• Jobban modellezhetőek a társadalmi folyamatok,
természettudományos megállapítások
• Pozitív visszajelzés a fejlődésről a diáknak, a tanárnak
• Jobban és szofisztikáltabban mérhető a diákok fejlődése
• SNI-s, (szellemi) fogyatékos gyerekek jobban elfogadják
a robotot
• Kiterjesztett és virtuális világok: MI AR-rel és VR-rel
együtt
• A diákok szükségleteihez és tudásszintjéhez illeszkedő
grafikus kezelőfelület
A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA AZ OKTATÁSBAN 1.
17. • Automatizálja a diákok munkáinak az értékelését
• Széleskörűen támogatja a tanárok munkáját
• Támogatja, hogy a tanárok tanulás-motivátorok
legyenek
• Személyre szabható a segítség, a fejlődés
• A csoport teljesítményéhez igazítja a gyengébb tanulók
egyéni fejlődését, fejlesztését
A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA AZ OKTATÁSBAN 2.
23. • Az MI mindenhol megjelenik, köszönhetően a
mobileszközökbe integrált MI platformoknak
• A műszaki-informatikai fejlesztések mellett egyre
nagyobb hangsúlyt kap az MI etikai és humán oldala
• Az MI lényegesen hatékonyabbá fogja tenni a
munkafolyamatokat
• Az MI segítségünkre lesz, hogy a dolgokat jobban
csináljuk
• Az MI révén az életünk kényelmesebbé válik
• Szakmák eltűnése, új szakmák születése
• Együtt fogunk dolgozni az MI-ra épülő megoldásokkal
A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA JÖVŐJE 1.
24. • A veszélyes munkaterületeken az MI-ra épülő
megoldások helyettesítik az embert
• Egyre nagyon hangsúlyt kap az MI-vel kapcsolatos
informatikai rendszerek védelme
• Új hibajavító algoritmusok fejlesztése
• Megbízható emberek kiválasztása és alkalmazása a
hibás mesterséges intelligencia döntéseinek
vizsgálatára, elemzésére, módosítására, felülírására
• Új társadalmi gondolkodás megjelenése
• Új törvények elfogadása
A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA JÖVŐJE 2.
25.
26. • Kutatások:
• Társadalmi kredit rendszere adat- és információbiztonsági kihívásai
• A mesterséges intelligencia hatása a kreatív szakmákra/iparágakra
• A mesterséges intelligencia megjelenése a személy- és
vagyonbiztonság területén
• Aláírásazonosítás és –hamisításdetektálás mesterséges intelligencia
segítségével
• Mesterséges Intelligencia Műhely
• Mesterséges intelligencia a biztonságtechnikában című
tantárgy
• Releváns szak- és diplomadolgozati, illetve TDK témák
• Konferenciaelőadások és szakmai tanulmányok
KAPCSOLÓDÓ AKTIVITÁSAINK A BÁNKI KARON
27. Dr. Kollár Csaba PhD
kibernetikus, doktorandusz
Óbudai Egyetem Biztonságtudományi Doktori Iskola
www.drkollar.hu | www.linkedin.com/in/drkollarcsaba | www.slideshare.net/drkollarcsaba
KÖSZÖNÖM MEGTISZTELŐ FIGYELMETEKET!
29. A prezentáció az EFOP-3.4.4-16-2017-00019
„STEM Fejlesztések az Óbudai Egyetemen”
című projekt keretében, annak
támogatásával készült.
SZOLGÁLATI KÖZLEMÉNY