1. KUTATÓK ÉJSZAKÁJA 2021
2021. szeptember 24.
Óbudai Egyetem Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar
Budapest
Dr. Kollár Csaba PhD
Áldás, vagy átok a mesterséges intelligencia?

2. BEMUTATKOZÁS

3. információbiztonság
humán aspektusa
biztonságtudatosság
fejlesztése
ember-robot interakció
emberi oldala
intelligens városok és
épületek
mesterséges intelligencia
• Hogyan jutottunk el a
mesterséges intelligencia
korába?
• Milyen területeken lehet
találkozni a mesterséges
intelligenciával?
• Milyen hatása van a
mesterséges intelligenciának a
társadalomra és a gazdaságra?
• Milyen jövő képzelhető el a
mesterséges intelligenciával?
• Mivel foglalkozik a Bánki Karon
a Mesterséges Intelligencia
Műhely?
A mesterséges intelligencia társadalmi vetületei
gazdasági hatásai

4. Bevezetés

5. Az MI néhány formája
Watson
Sophia
Deep Blue

6. Három meghatározó forradalom
(Humán)
géntechnológia
forradalma
Robotika
forradalma
(erős mesterséges
intelligencia)
Nanotechnológia
forradalma
Robotizált
génsebészet
Neuroprotézis
Embergép
Biochip
Génmódosítás
Génsebészet
Nanoanyagok
kapcsolódása a
génekhez,
sejtekhez
Nanorobotok,
aeroszol robotok,
gyógyító robotok
Ember-gép (?)

7. 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
A mesterséges intelligenciát támogató algoritmusok, statisztika és
valószínűségszámítás, regressziós modellek, klasszifikáció, klaszterizáció,
lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati, összetett, komplex, bonyolult
problémák megoldásában
Szinergia
Technológiák fejlődése és összekapcsolása
Mesterséges intelligencia – miért most?

8. Az MI és a többi tudományterület
Számítás-
tudomány
Kommunikáció- és
nyelvtudomány
Biztonság-
tudomány
Biológia és
orvostudomány
Idegtudomány
Pszichológia és
pedagógia
Szociológia
Filozófia és jog
Matematika
Műszaki
tudományok

9. A MI kapcsolódó fogalmai

10. • Testen viselhető okoseszközök (óra, cipő, póló, külső
„csontváz”)
• Testben levő okoseszközök (implantátumok,
egészségügyi monitoring)
• Hordozható okoseszközök (telefon, tablet)
• Humanoid/animoid robotok
• Intelligens (önvezető) autók, járművek
• Intelligens épületek/létesítmények (domotika)
• Intelligens szervezetek/vállalatok
• Intelligens település/város
• Intelligens ország/társadalom (kínai TKR)
• Intelligens Föld
A mesterséges intelligencia léptékei

11. 1. az emberek és aktivitásaik észlelése
2. a verbális kifejezések generálása (beszéd), illetve a
beszéd megértése
3. nonverbális kifejezések generálása, illetve a
nonverbális jelzések megértése
4. az érzelmi állapotok modellezése, kifejezése és
megértése
5. a szándékos cselekvések felismerése és közvetítése
6. együttműködés az emberekkel
7. navigálás (fizikai helyzetfelismerés) az emberek
környékén és környezetében
8. társadalmi kontextusban tanulni az emberektől
Mesterséges intelligencia mérföldkövei

12. 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 ad 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…

13. Különbség a program és a MI között*
program MI
• Programozó írta
• Determinisztikus: ugyan arra a
kérdésre ugyan azt a választ
adja
• Igen-nem, 0-1 jellegű
eredményt ad
• Az ember mondja meg, hogy mi
a helyes eredmény
• Szabályokat futtat, nincs helye a
szabályok felülírásának
• Programozó írta
• Valószínűséggel dolgozik:
bizonyos eséllyel ugyan az a
válasz az adott kérdésre
• Kevésbé-jobban, 85%-15%
jellegű eredményt ad
• A programozó a célt adja meg, a
gép kísérletezi ki a helyes
eredményeket
• Mintákat vizsgál
• Helye van a meglepetéseknek
és a hangsúlyok eltolásának
*Biczó (2017) alapján

14. Mesterséges intelligencia Humán intelligencia
• Képes az emberi viselkedés és a
kognitív folyamatok szimulációjára
• Megragadja és megőrzi az emberi
szakértelmet és kommunikált
tapasztalatot
• Nagy mennyiségű adatot képes
gyorsan megérteni, gyorsan ad
választ
• Nincs józan ész
• Nem tud egyszerre vegyes tudással
foglalkozni
• Sokba kerül a fejlesztése
• Jogi és etikai kérdéseket és
problémákat vet fel
• Intuíció, józan ész, ítélet,
kreativitás, hit
• Az intelligencia bemutatásának
képessége hatékony kommunikáció
révén
• Érvelés és kritikus gondolkodás
• Az ember hibázik
• Korlátozott tudásbázis
• A számítógéphez képest az
adatfeldolgozás lassan történik az
agyban
• Az ember nem képes nagy
mennyiségű adat tárolására a
memóriájában

15. A mesterséges intelligencia technológiai háttere

16. MI
Felhő alapú
számítástechnika
Robotizáció,
drónok
0110101
1101010
1101010
BDA
Mobil
Biztonság(i kamerák)
Közösségi média
AR, VR, MR
(I)IoT és szenzor
Vezetékes és vezeték-
nélküli hálózatok
Kapcsolódó technológiák és alkalmazások
GIS, GPS

17. 1. Felügyelt tanulás
1. Jó válaszok előre megadva, MI jósol
2. Tréningadatbázis
2. Nem felügyelt tanulás
3. Félig felügyelt tanulás
4. Megerősítéses 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
Gépi tanulás

18. A mesterséges intelligencia környezetei
MI
Tanulókörnyezet
Erőforrások:
• Idő
• Tudás
• Adat
• Információ
• Korábbi tapasztalat
• Szakember
• Hardver
• Szoftver
• Energia
• Stb…
Működési környezet
Szabadságfokok száma
Döntéshozatal
sebessége
• Tárgy sebessége a
környezetéhez
képest
• Adatok mennyisége
• Feldolgozási
sebesség és mélység
• Reakcióidő
Döntés következménye

19. A mesterséges intelligencia felhasználási területei

20. Domotika (intelligens épületek)

21. • Városok intelligens irányítása
(pl.: közlekedés)
• Intelligens közművek
• Város működésének folyamatos
monitorozása, optimalizálás
Nagyvárosok, megapoliszok

22. • Optimalizálási algoritmusok (idő, táv, stb.)
• Intelligens útvonaltervezés valós időben
• Közlekedési dugók hatékony kezelése
• Önvezető járművek
Közlekedés

23. • Egész országra kiterjedőm megfigyelő rendszer
• Viselkedésalapú értékelés
• Semmilyen cselekedet sem marad ismeretlen
• Pontrendszer a tettek alapján
• Jógyerek vs. Rosszgyerek
• Hosszú távú következmények az egyénre és családjára
• Hozzáférés a szűk erőforrásokhoz
• Bűnözői hajlandóság feltárása
• Bűnözés visszaszorítása
• Biztonságosabb környezet, ország
Társadalmi értékelő rendszerek

24. • Globális szenzorhálózatok
• Robosztus adatmennyiség folyamatos
feldolgozása
• Szennyezőforrás felderítése
• Szimulációs eljárások
Környezetvédelem

25. • Robottraktor, robotkombájn
• Intelligens géntechnológia
• Tápanyagoptimalizálás
• Alternatív mezőgazdasági
módszerek/rendszerek intelligens
működtetése
Mezőgazdaság

26. • MI-vel támogatott gyógyszerfejlesztések
• Személyre szabott gyógyítás
• Folyamatos egészségügyi monitoring
• Vizsgálati eredmények (pl.: röntgen) MI-vel
támogatott kiértékelése
• Egészségügyi robotok (sebészet)
• Szociális ellátás/ápolás
• Intelligens implantátumok
• Ritkabetegségek -> betegcsoportok
Egészségügy, gyógyszeripar

27. • Fogyasztói magatartás mélyelemzése
• Fogyasztói reakciók elemzése
• Személyre szabott ajánlatok, reklámok,
médiatartalmak
• Konkurencia elemzése MI segítségével
• Tőzsdei elemzések
• Predikció
Gazdaság, pénzügyek

28. • Robotkatonák
• Katonai stratégiák támogatása MI-vel
• Katonai és rendvédelmi kiképzés
• Kiberhadviselés
• Szenzorokkal és aktuátorokkal felvértezett
katonák
• Katona képességeinek kiterjesztése
Hon- és rendvédelem

29. • Információbiztonsági és
biztonságtudatossági képzések MI-vel
történő támogatása
• Adatlopás, adatszivárgás felderítése
• Logfájlelemzés
• Informatikai incidens felderítése
• Kiberbűnözői profilalkotás
• Intelligens üzemeltetés
• Intelligens erőforrás-felhasználás
Kiberbiztonság és informatikai rendszerek

30. • MI-vel támogatott fordítás (pl.: Google
translate)
• Szimulációs (virtuális, kiterjesztett
valóságos) képzési-, tréningkörnyezet
• MI tanár
• MI-vel támogatott ismeretátadás, ellenőrzés
• MI-vel támogatott feladatkiadás, ellenőrzés
Oktatás, képzés, továbbképzés

31. • Kiber-fizikai rendszerek
• Gyártásoptimalizálás
• Selejtminimalizálás
• Költségoptimalizálás
• Ember helyett robotok
• Szakmák eltűnése
Ipar 4.0 (5.0)

32. A Mesterséges Intelligencia Műhely
tevékenysége a Bánki Karon

33. • Tantárgyak
• A mesterséges intelligencia a biztonságtechnikában (BSc, MSc)
• Domotika rendszerek biztonsága (PhD)
• Ember-robot interakció biztonsági aspektusa (PhD)
• A mesterséges intelligencia felhasználási lehetőségei a
biztonságtechnikában (PhD)
• Mesterséges Intelligencia Műhely
• Több mint 30 tag
• Több mint 3 éves működés
• 2021/2022-es év kiemelt kutatási témái (munkacsoportok)
• Domotika rendszerek
• Gépi látás
• Ipar 4.0/5.0
• Önvezető járművek
• Az MI technológiai és társadalomtudományi háttere
• Kiberbiztonság
• Biomechatronika

34. Kitekintés
a jövőbe

35. • 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
Az MI jövője I.

36. • 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
Az MI jövője II.

37. Köszönöm megtisztelő figyelmüket!
Dr. Kollár Csaba PhD
Kibernetikus, tudományos főmunkatárs
Óbudai Egyetem Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar
https://www.linkedin.com/in/drkollarcsaba | http://www.slideshare.net/drkollarcsaba

38. • https://www.pxfuel.com/en/free-photo-xhwpz/download
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-epiri/download
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-jrdwx/download
• https://unsplash.com/photos/n6B49lTx7NM
• https://www.pngegg.com/en/png-hsbwx
• https://www.pngegg.com/en/png-znght/download
• https://www.pngegg.com/en/png-dcnvl
• https://www.freeimages.com/photo/chest-xray-1526779
• https://www.freeimages.com/photo/wealth-1238196
• https://unsplash.com/photos/c0VRNWVEjOA
• https://unsplash.com/photos/lVZjvw-u9V8
• https://unsplash.com/photos/uCGM3o8pnNA
• https://unsplash.com/photos/2JIvboGLeho
• https://unsplash.com/photos/6xeDIZgoPaw
• https://www.pngegg.com/en/png-tgwli
• https://www.freeimages.com/photo/confraternization-1436363
• https://cultura.hu/kultura/banki-donat-szabadalmai/
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-jnxcb/download
• https://unsplash.com/photos/2EJCSULRwC8
A felhasznált képek forrása