Dr. Charaf Hassan

A mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségei és kihívásai az oktatásban

Kedves Kollégák!

Készülve a mai előadásra, megkérdeztem a ChatGPT-t: „Dr. Charaf Hassan dékán jó előadó?” Két másodpercen belül megérkezett a válasz: „Sajnálom, de nincs információm Dr. CHaraf Hassanról, mint dékánról vagy előadóról. Lehet, hogy ő egy helyi vagy kisiskolában dolgozik, vagy nem szerepel a nyilvánosan elérhető adatokban. Ha további információra van szüksége Dr. Charaf Hassanról, javasolnám, hogy forduljon az illetékes iskolához vagy intézményhez, ahol dolgozik vagy keresse meg az interneten elérhető információkat.”

A dolog azért érdekes, mert ezelőtt fél évvel, amikor a gyerekeim mondták, hogy milyen jó a ChatGPT, egyből beütöttem, hogy ki az a Bajor Péter, sok szöveget kaptam. Valószínűleg adatvédelmi szempontból fejlődött az MI, mert további személyekről sem adott adatot.

A jó öreg Google persze azonnal kiadta a megfelelő oldalakat, úgyhogy jelzem Charaf Hassan úrnak, hogy nem veszett el az éterből, találhatók róla információk.

Aztán beütöttem azt is, hogy mi lehet a mesterséges intelligencia szerepe a közoktatásban, és erről pillanatokon belül nyolc pontban gyönyörűen összefoglalt mindent. Mondhatnám azt, hogy ezt elküldöm e-mailben a résztvevőknek, és akkor a mai délelőttöt itt be is zárhatjuk, de természetesen az ember nem pótolható, úgyhogy szeretném meg is kérni mai délelőttünk felvezető előadása megtartására Dékán urat.

Köszönöm szépen a meghívást és a lehetőséget! Két vallomással kell kezdenem.

Tavaly, az utánam következő előadó húszezres kötegeket tett a diájára, és azt mondta, hogy drámai a helyzet, kevés a fizetése a pedagógusoknak. Természetesen én ezt akceptálom, és mindent megteszünk azért, hogy ez ne így legyen, de ezen én nem tudok változtatni, s ez nem szabad, hogy csökkentse a lelkesedésemet. A bérproblémát sajnos nem tudom megoldani, és most sem tudok nem lelkesedni a mondanivalómért, hiszek a szakmámban.

A másik vallomás az, hogy sok lesz belőlem, hisz ez zsinórban már az ötödik alkalom.

Ma mindenki a mesterséges intelligenciáról beszél, hisz mindenütt jelen van. De ki kell emelnem, hogy már 80 éve létezik MI. Azért beszélünk róla most annyit, mert rendelkezésre áll sok-sok adat. A másik tényező a számítási kapacitás. A Microsoft boldogan adja el nekünk a Cloud-szolgáltatásait. A mai tanítási algoritmusok matematikai alapjait 70–80 éve lefektették. Ebben nincs nagy változás. A megközelítés más és az alkalmazás.

Van még egy fontos szempont, ami motiváló erőt jelent, ez pedig az erre a területre fordított pénz mértéke. Mi a fontos még? Vannak igények is. Szeretnék mutatni néhány alkalmazási területet, hogy a mesterséges intelligenciáról ne mindenkinek a ChatGPT jusson az eszébe. Az csak egy szelet, egy nagy nyelvi modell. Nagyon jó, sok pénz van benne, sok adat van mögötte, amiből tanul. Több milliárd paramétert tud működtetni, de azért a mesterséges intelligencia nem csak erről szól. Hoztam néhány projektet.

Az első ismert, a Zalazone, a zalaegerszegi pálya. Ha autót tesztelünk a predikciónak köszönhetően adatokat gyűjt folyamatosan, és jelzi, ha így folytatódna, neki fog menni a szegélynek vagy a falnak. Ez a technológia a mostani fejlett autókban is részben ott van. A mesterséges intelligencia a hatékonyságról szól. A rengeteg mérési adatot – kép, sebességmérés, szenzorok – az emberi agy nem tudja feldolgozni.

Itt van egy másik projekt, ami az intelligens közlekedésről szól. Kollégáim Pécsett tesztelik hogyan lehet predikciókkal segíteni a közlekedés optimalizálását, hogy elkerüljük a dugók kialakulását.

De itt van egy harmadik terület, ami a gyártási folyamat felügyeletéről szól. Tudja-e segíteni a dolgozót, hogy ne kelljen mindent fejben tartania.

Ilyen jellegű megoldások a mesterséges intelligencia nélkül nem tudnak működni. De említhetném az anomália detektálást. Sokan találkozhattak azzal, ha nagy összeget akarnak átutalni, és korábban nem szoktak, felhívja őket a bank, mert a rendszer ezt anomáliaként éli meg. Anomália detektálás nemcsak banki rendszerben, hanem hálózatokban is működik. Ez főleg az 5G-szerű hálózatoknál jellemző, ahol az adat van a középpontban, ez az anomália detektálás mesterséges intelligenciával tud működni.. De az MI egy tüdőtumorműtétben is segít, CT kép alapján meg tudja mondani, milyen útvonalon érdemes „behatolni”.

Említek egy másik területet: a vízhálózat felügyelete komoly probléma, hisz nincs annyi pénz, hogy ekkora hálózatot mindenhol mérjenek, mert sokba kerül a műszer. Mi készítettünk egy mesterséges intelligencia alapú modellt, ahol a pontok 5 százalékában történik a mérés, tehát nagyon sokat spórolunk, és meg tudja mondani, milyen nyomások vannak a különböző csomópontokban.

Mi minden szinten, alapképzésben, mesterképzésben, ahol külön MI specializáció van, foglalkozunk a a mesterséges intelligenciával és oktatjuk is.