Láncreakció

Kishírek a nagyvilágból? Majdnem, de inkább mégiscsak egy téma körül forogtunk: az emberi agy másolásánál. Elsőként arról beszéltünk, hogyan próbálták meg egy szitakötő agyának működését neurális hálóval modellezni, és hogy mennyivel egyszerűbb ez az embernél. Aztán szóba került a svéd anyag terve, amivel milliószor hatékonyabb chipekkel lehet majd szimulálni az agyműködést. Végül a DeepMind új bejelentésével foglalkoztunk, miszerint az AlphaCode MI félszáz programozóversenyen indult és az emberi indulók felénél jobban teljesített. Vagy sem.

Vada Gergő alváskutató, mentálhigiénés coach és a Fusion Vital alapítója elárulta, hogyan mérik az okosóráink az alvásunkat és stresszszintünket egyetlen paraméter követése segítségével, mi köze mindennek a finnekhez, de arra is fény derült, vajon mi visz közelebb a flow élményhez: a jógázás, vagy a vidójáték?

Gyurit nem engedte távozni egy parkoló sorompója, emiatt kezdtünk el beszélgetni a géprombolásról, az MI okozta félelemről és dühről, valamint arról, hogy kitől veszi el a munkáját az új technológia, mi védi meg a forgatókönyvírókat és hogyan tud gonoszra sikerülni egy mérnöki teljesítmény.

Miközben a conTEXT 2024 nyelvtechnológiai konferencia színpadán vendégünkkel, Kánai Andrással megbeszéltük az aznap elhangzott előadások jó részét, előkerült Ray Kurzweil könyve, A Szingularitás küszöbén, a Suno.ai zeneszerző applikáció, a Solow paradoxon, és újra emlegettük Graeber könyvét, a Bullshit jobs című művet.

Miért nem tudja senki megtippelni az elnökválasztás eredményét? Miért nincs még mindig használható mesterséges partjelző? És rendes sofőr? Hol van már az őzést lekezelő audio plugin? Lehet, hogy a fejlesztések nem a valódi problémákra kínálnak megoldást? A megannyi kérdés megválaszolása közepette előkerült az USA elnökválasztás igazi félremérése, a nagy iowai tévedés, a herding jelensége, a floridai egyetem választási oldala, és a popular vote igazi rejtélye, valamint a Premiere League-ben bevezetett új VAR, és Handrás tesztvideója az amerikai Tesla önvezetési képességéről.

Hetedik éve adja ki az Air Street Capital ezt a kétszáz oldalas jelentést azzal a céllal, hogy összefoglalja, mi történt az elmúlt évben az MI területén. Mi pedig idén is nekiveselkedtünk, hogy végigvegyük a megállapításait, ebben az első részben a kutatás és az kereskedelmi alkalmazások területén, hogy a jövő héten a politikai/szabályozási kérdésekkel és az AI safety történéseivel folytassuk. A beszélgetés során előkerültek a moduláris mini atomreaktorok, a promptolva kért sör helyett kapott pöttyös labda és a parkot védő robotkutyák is. Kapcsolódó epizódok: #135 - Lesz-e jövőre MI generálta sláger? - A State-of-AI jelentés#137 - Hol voltak a leglazább sales-es állások 2023-ban?#092 - MI látkép a sípályák tetejéről 2022-ben#094 - Kifényeztük a tavalyi kristálygömbünket!

Élmény olyan szövegeket olvasni, amelyeket igazi MI szakértők írtak és nem álltak meg a közhelyeknél.Ezen a héten két ilyet is találtunk: Darius Amodei, az Anthropic általában világvége-váró CEO-ja most egy radikálisan optimista esszét írt arról, milyen jócselekedeteket várhatnánk az MI-től egy ideális világban. Két kutató a Princetonról (Arvind Narayanan és Sayash Kapoor) pedig arról írt könyvet "AI Snake Oil" címmel, hogy mit tud az MI és mire nem jó egyáltalán. Két átgondolt és gondolatébresztő szöveg, jó volt róluk beszélgetni. Közben megemlítettük az MI áttörhetetlennek látszó határait és az Apple kísérletét a nagy nyelvi modellek érvelési képességeinek leleplezésére. Korábbi epizódok: #102 - Felszikrázott az AGI a GPT-4-ben#134 - ChatGPT-cunami a conTEXT 2023-on#063 - A nagy cicabűnöző, mint általános MI

Ki lehet MI szakértő? Kinek higgyünk, kinek a tudását fogadjuk el? Tud-e érvényes állításokat tenni a az MI működéséről egy szociálpszichológus, vagy a társadalomra mért hatásairól egy kiberbiztonsági szakértő? Mennyire alapozzuk a véleményünket médiában nyilatkozó jövőkutatókra, az IT iparban érdekelt megmondóemberekre és a soha egyetlen programsort le nem író társadalomtudósokra? Kövessük-e Erdős Pál életvezetési tanácsait és higgyünk-e a sztárpszichológusok TikTok-rettegésének? Ezekre a kérdésekre kerestük a választ eheti vitánkban. #129 - Szélhámos szakértők az MI körül#022 - Kinek higgyünk - jövőkutatók vagy laikusok?#117 - Kell-e a gyorstalpalt szakértőnek a lineáris regresszió?

Idén a fizikai és kémiai Nobelt is a mesterséges intelligencia egy-egy kutató-párosa kapta, úgy látszik, a svéd királyi Akadémia hallgatott az idők szavára. A fizikai Nobelt az MI két nagy öregje, az AI Godfatherként is emlegetett Geoffry E. Hinton és fizikus kollégája, John J. Hopfield kapta, akik "a fizika eszközeit használták fel olyan módszerek kifejlesztésére, amelyek a mai nagy teljesítményű gépi tanulás alapját képezik" az indoklás szerint. A kémiai Nobelt pedig a Google DeepMind alapító CEO-ja és egyik igazgatója (Demis Hassabis és John M. Jumper) kapta megosztva David Bakerrel, előbbiek az AlphaFoldért, ami a fehérjék térbeli struktúráját képes megtippelni, utóbbi pedig a "számítógépes fehérjetervezés" témájában elért sikereiért.A beszélgetés nem csak őket mutatta be, hanem azon is elgondolkoztunk, mennyivel bonyolultabb ma odaítélni ezt a díjat, illetve szóba került a tanuló gyufásdobozokkal szemléltető MENACE és a Google neurális háló szemléltetése, az ecetmuslicák agyának 3D modellje, valamint a Perceptronok című könyv is. Kapcsolódó epizódok: #130 - Mihez kezdjünk a Nobel-díjasainkkal?#055 - A gépi tanulás algoritmusai #045 - Mi köze a szitakötő agyának az automatizált programozáshoz?

A hét hírcsokrában szerepelnek az OpenAI-tól rekordszámban távozó alapítók, az online pókert megváltoztató botok, az önkiszolgáló kasszák, mint a robotrasszizmus elszenvedői, a tökéletes captcha-törő MI és a mikrotubulusok, (azaz sejtbeli csövecskék) és a tudat kvantumfizikainak tűnő kapcsolata egy patkánykísérletben.

Gyuri Londonban járt az i2 felhasználói összejövetelén, Feri pedig Siófokon volt az Internet Hungary tömeges rendezvényén. Hogyan fogtak emberkereskedőt az i2-val, miért nincs sok résztvevőnek vezetékneve, kik énekeltek az Internet Hungary esti buliján és mennyire félnek a mesterséges intelligenciától a magyarok, ezekre a kérdésekre is sikerült választ találni a mai adásban.

Háromrészes fogalom-boncolgató sorozatunkban a múltkori komplexitás után most az entrópiával foglalkozunk. Mi köze a közgazdaságtannak a termodinamika második főtételéhez, mi az a másodfajú örökmozgó, miért természetes a páratlan zoknik számának növekedése és hogyan viszonyul a nemnövekedés elmélete a gépi tanulásba vetett idealista hithez? Ezek a kérdések vezetnek el a romló teljesítményű gépi tanulási rendszerek karbantartási igényéhez, s közben megismerkedünk Nicolas Georgescu-Roegen közgazdász munkásságával a nemnövekedés gondolata körül és az Atomcsill Youtube-csatornával is.

Vendégünk volt Mihajlik Péter, a BME TMIT beszédtechnológiával foglalkozó kutatója, akitől megtudhattuk, hogy mi volt a sláger az idei InterSpeech konferencián, mit kezd a dadogással az OpenAI Whisper nevű beszédfelismerő rendszere, mennyire nehéz a kis nyelvek leiratozása, mire jók a transformerek a generatív AI rendszereken túl, hogyan tanították fel a GPT-ket, hogyan lehet emberi beavatkozás nélkül címkézett adattal tréningezni ezeket a modelleket, és milyen esélyei vannak a magyar kutatóknak a gigacégek megoldásaival szemben?

Mi takar a komplexitás fogalma és miért fontos ez egy MI projekt esetében? Mennyire lehetne újrateremteni a technikai civilizációt egy mai Rejtelmes Szigeten vagy a ⁠Youtube-on⁠? Mi újság a ⁠japán cipzár-monopóliummal és miért kínos, hogy a ⁠Klarna⁠ azzal dicsekszik, MI-vel helyettesíti dolgozói felét? Miért szeretjük a svájci órákat és a simára nyírt gyepszőnyeget? Ezen kérdések megválaszolása közben előkerült John Henry Holland⁠, Boda Dezső⁠, Stuart Kauffman⁠, Barabási-Albert László ⁠kitűnő jegyzete⁠ a hálózatok tudományáról, Joseph Tainter⁠ és az Airbus A350 akadozó hajtóműve⁠ is.

A nyár a tech óriások generatív MI-re alapuló fejlesztéseinek bejelentéseiről szólt: az Apple, a Google és a Meta is bemutatta a következő hónapokat meghatározó újításait. Az Apple Intelligence  és a Google Pixel telefonok is elhozzák nekünk az okosodó asszisztenseiket és számos kétséges értékű új apróságot. A Meta SAM 2 (video szegmentálás) és Llama 3.1 (LLM) már nagyobb lépéseknek érződnek, ráadásul Zuckerberg az open source-ra esküszik (ebben társa Daniel Ek Spotify-vezér). Mindezek mellett megnéztük a GPT 4o audió képességeit és ettől már tényleg letettük a hajunkat.

Két mainstream sajtótéma is számot tarthatott az adattudós közösség érdeklődésére az elmúlt hetekben. Az egyik a brit Bill Gates-ként is emlegetett, az ⁠Anatomy cég 2011-es eladása miatt perbe fogott⁠ Mike Lynch Bayesian nevű vitorlásának ⁠gyanús katasztrófája⁠, a másik a véleménykutatásra szakosodott FiveThirtyEight körüli ⁠adok-kapok⁠. A kettő között a kapcsolatot ⁠a statisztika egyik alapvetéseként számon tartott elmélet⁠ és kidolgozója, ⁠Thomas Bayes⁠ adja. Mi történhetett a Bayesian szuperjachttal és mit mondott az 538-alapító pókeres ⁠Nate Silver Ezra Klein podcastjában⁠ az amerikai elnökválasztás esélyeiről?

Ez a beszélgetés két szöveg harapófogójában született: a Portfólió interjút készített dr. Szócska Miklós korábbi egészségügyért felelős államtitkárral, a Wikipedián pedig meglepő olvasmánynak bizonyult az EESZT-ről szól szócikk. Az állam által felügyelt egészségügyi adatgyűjtés vajon a modern gyógyítás alapja, az egészségügyi MI táptalaja, vagy a GDPR-ral durván szembeforduló, az állampolgárokra veszélyes gyakorlat? Mit mond erről dr. Alexin Zoltán, a téma szakértője? És mennyire rémült a két műsorvezető? 

Ezen a héten Szűcs István járműipari mérnök, közgazdász volt a vendégünk, aki éppen az elektromos autók emisszió-számításából írja disszertációját, miközben youngtimer Porschékat és BMW-ket gyűjt és hiába imádja a V8 hangját, a stúdióba elektromos rollerrel érkezett. Érett technológia-e a villanyautózás, jól szabályozza-e az EU a járműgyártást, lenyom-e minket Kína, szükség van-e a teljes önvezetésre és miért lenne üdvös a kétezer forintos benzinár? Az autózás iránt affinis hallgató berögződéseket elegánsan tagadó, eredeti szempontokat felmutató véleményt hallhat olyasvalakitől, aki 15 éve az autógyártás kellős közepén dolgozik. Kapcsolódó epizódok: #154 - Fogunk-e mindnyájan venni atyáskodó elektromos autókat? #151 - Bukott Tesla és halott Lou Reed #157 - Robotkapitányok a rumoshordón ülve

Hogyan lett trend manapság a jól menő karrier feladása, hogy valami gyökeresen másba kezdjünk? Hogyan lett ez lehetséges és vajon milyen okok állnak a háttérben? A kérdés egy videó kiugró nézettségét látva jutott eszünkbe, ahol egy MIT-n végzett idegsebész mesél a szúnyogok felhőjében állva arról, miért lett elege a munkájából. Arra is rácsodálkozunk, hogy sorra érkeznek a legváltozatosabb szakmákból az adattudományba, "mert az olyan érdekes". Van ennek köze a Z generáció munkához való viszonyához? És a nyugati világ értékválságához? Erről vitáztunk olykor szenvedélyesen ebben az epizódban. Kapcsolódó epizódiok: #149 - A világnak kellenek a bullshit melók! #103 - A legújabb data science címkék kiakasztják a bullshit-métert #117 - Kell-e a gyorstalpalt szakértőnek a lineáris regresszió?

Jim Simonst szokás a legokosabb milliárdosként emlegetni, hiszen egyaránt ismeretes a 35 éven át a piacot megverni képes befektetési alapjairól, és komoly tudományos teljesítményéről a matematikában a kvantumtérelmélet terén. Tragédiáktól kísért magánéletét a munkába bújva egyensúlyozta ki a zoknihordásról praktikus okokból lemondó, szuperjachtját Archimedesnek keresztelő tudós, akinek Renaissance Technologies nevű cégcsoportja olyan titkot őriz, amelynek segítségével szembe mehet a hatékony piacok elméletével. A 2024 májusában elhunyt Simons életét ez a könyv, üzleti sikereit pedig ez a podcast mutatja be a legrészletesebben.