HTML

Precognox

precognox_logo_190.jpg

A blog készítői a Precognox Kft. keretein belül fejlesztenek intelligens, nyelvészeti alapokra épülő keresési, szövegbányászati és big data megoldásokat.

Ha a blogon olvasható tartalmak kapcsán, vagy témáink alapján úgy gondolod megoldhatjuk problémáidat, lépj velünk kapcsolatba a keresovilag@precognox.com címen.

Meetup ajánló

Blog figyelése (RSS)

 Add hozzá az RSS olvasódhoz

Ha levélben szeretnél értesülni az új cikkekről:

opendata.hu

opendatahu45.jpg

Az opendata.hu egy ingyenes és nyilvános magyar adatkatalógus. Az oldalt önkéntesek és civil szervezetek hozták létre azzal a céllal, hogy megteremtsék az első magyar nyílt adatokat, adatbázisokat gyűjtő weblapot. Az oldalra szabadon feltölthetőek, rendszerezhetőek szerzői jogvédelem alatt nem álló, nyilvános, illetve közérdekű adatok.

Az opendata.hu oldalt a Magyar OpenData Alapítvány/Egyesület hivatalos megalakulásáig - lelkes önkéntesek segítségével a
K-Monitor Közhasznú Egyesület (K-Monitor) működteti, az üzemeltetést a Precognox végzi.

A blog tartalmai CC licenc alá tartoznak

Creative Commons License
Kereső Világ by Precognox Kft. is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Based on a work at http://kereses.blog.hu/.
Permissions beyond the scope of this license may be available at http://precognox.com/.

A Kereső Világ blogon közölt tartalmak a Precognox Kft. tulajdonát képezik. A tartalom újraközléséhez, amennyiben nem kereskedelmi céllal történik, külön engedély nem szükséges, ha linkeled az eredeti tartalmat és feltünteted a tulajdonos nevét is (valahogy így: Ez az írás a Precognox Kft. Kereső Világ blogján jelent meg). Minden más esetben fordulj hozzánk, a zoltan.varju(kukac)precognox.com címre írt levéllel.

Creative Commons License

Nevezd meg! - Ne add el! - Ne változtasd!

 

A gépek (még) nem fordulnak ellenünk!

2015.05.27. 11:46 Szerző: zoltanvarju Címkék: mesterséges intelligencia fenomenológia Dreyfus

A mesterséges intelligenciáról szóló filmek reneszánszukat élik, Elon Musk és társai egyre jobban aggódnak amiatt, hogy a modern technológia végül maga alá fogja gyűrni megalkotóit és még a legnépszerűbb AI tankönyv társszerzője Stuart Russel is nyílt levélben szólította fel a terület kutatóit hogy olyan rendszereken dolgozzanak, melyek működésében biztosak lehetünk és céljaik jók. Tényleg félnünk kell a mesterséges intelligenciától?

De mitől félünk?

ai-image.jpg

Alapvetően két dologtól félnek azok akik szeretnek félni a mesterséges intelligenciától

  • az algoritmusok vak működése során valahogy az ember válik a leggyengébb láncszemmé egy folyamatban, s ezért szenvtelenül úgy fog dönteni egy gép, hogy ki kell iktatni minket
  • a gépek öntudatra kelnek és megalkotóik ellen fordulnak

Russel tkp. az első lehetőségre figyelmeztet minket (na jó, inkább kollégáit). A jó hír az, hogy kellő odafigyeléssel ez meg megoldható. De miért is kell erre odafigyelni? Manapság a legtöbb mesterséges intelligencia címkével ellátott rendszer a gépi tanulás paradigmájába tartozik. Lényegüket tekintve nem az emberi problémamegoldást próbálják utánozni, hanem előre nem definiált, nem "leprogramozható" feladatokat oldanak meg, olyanokat amelyek számunkra gyakran megoldhatatlanok. A legismertebb az időjárás előrejelzés, de ilyen lehet a jelenbecslés, vagy az orvosi diagnosztikában használt klasszifikációs eljárások. Az ilyen eljárásokon akár életek múlhatnak, de komplett lakóközösségek sorsát is meghatározhatja a manapság egyre divatosabb "predictive policing". Szerencsére ezen a téren egy rendes kutatásnak át kell mennie egy etikai szűrőn, továbbá a szoftverfejlesztésben bevett minőségellenőrzési praktikákra alapozott módszertannal figyelhetjük a kódokat és a statisztika felvértez minket az eredmények kiértékelésének lehetőségével. Ezért az első lehetőséget kipipálhatjuk azzal, hogy résen vagyunk, ha nem is tökéletes minden.

 

Mi a helyzet a második lehetőséggel? Ez egy általános, nem feladatspecifikus gépet feltételez, olyat, ami képes magának célokat kitűzni. Ma a piacon az általános problémamegoldásra a Google Deep Mind projektje pályázik, ami az Atari játékokkal már egész jól el tud lenni.

 

Vajon innen már csak egy lépés a Blade Runner Nexus 6 csoportja, ami öntudatra ébred s saját programozott halálát megpróbálja elkerülni s miközben alkotójára tör a Tears in Rain monológhoz hasonló szép költői képeket alkot?

 

A kétezer éve megoldatlan probléma

Nem csak a valóságot kell megértenünk, hogy a valóságot tapasztalni tudjuk, hanem a valóság megértésének már előzőleg is megvilágítottnak kell lennie. A lét megértése már eleve egy általában vett fényt adó, megvilágított horizonton mozog. (Heidegger: A metafizika alapproblémái, 351.o.)

A legtöbb AI tankönyvben, valahol a bevezetésben, találhatunk egy részt a mesterséges intelligencia határairól. Érdekes módon nem a klasszikus analitikus filozófia nagyágyúit veszik sorra általában, hanem egy teljesen más területen, a kontinentális, fenomenológiai hagyományban dolgozó Hubert Dreyfus-t. Ennek oka az, hogy 1965-ben megjelent Alchemy and Artificial Intelligence című tanulmánya, majd What Computers Can't Do és What Computers Still Can't Do című könyvei kiállták az idő próbáját és remekül megjósolták a mesterséges intelligencia kutatásának határait és buktatóit!

 

Dreyfus a klasszikus mesterséges intelligenciát vizsgálva arra jutott, hogy az négy előfeltevésre épül:

  1. biológiai előfeltevés - azaz, hogy az elme egy olyan eszközön, az agyon, valósul meg ami diszkrét információfeldolgozást hajt végre.
  2. pszichológiai előfeltevés - mely szerint az elme működése formális szabályokban leírható, ezek pedig megvalósíthatóak egy diszkrét információfeldolgozó egységen
  3. episztemológiai előfeltevés - a tudás formalizálható, azaz leírható véges számú atomi elem és azok kombinálást lehetővé tevő szabályok által
  4. ontológiai előfeltevés - maga a világ is leírható véges számú atomi elem és azok kombinációit leíró szabályok által

Ez nem más, mint a nyugati filozófia és tudomány kétezer éve elkezdett programja! A klasszikus AI (vagy GOFAI, azaz good old fashioned AI) még hitt abban, hogy a mesterséges intelligencia megalkotása segít megérteni a természetes, emberi intelligenciát. A pszichológiai előfeltevés erről szól, azonban független a másik háromtól, nagyon hamar el is vetették és a kognitív tudományhoz utalták mint kérdést. A másik három azonban a modern mesterséges intelligenciában is megjelenik.

 

Dreyfus nem vonja kétségbe a mesterséges intelligencia hasznosságát, sőt azt sem hogy fejlődik. Ellenben felhívja a figyelmet arra, hogy az AI előfeltevéseit használva a nyugati szellemi élet kétezer évig gyúrta az agy és elme problémáját mire rájött, hogy a klasszikus keretben nem megoldható.

 

Dreyfus abból indul ki, hogy az emberi intelligenciának csak egy része épül fel a tudományos megközelítésnek kedvező módon. Vannak problémamegoldási alapelvek, vannak mintaillesztési műveletek, melyek megközelíthetőek szabály alapon, vagy valószínűségi módon. De az emberi tapasztalat és intelligencia beépült a környezetbe. Legalább annyira vagyunk környezetünk termékei, mint annak szemlélői és alakítói. Quine-hoz hasonlóan Dreyfus is holista. Ahhoz, hogy meglássuk a világ, vagy éppen tudásunk atomi részeit, rendelkeznünk kell egy előzetes átfogó képpel magáról a világról! Vegyünk egy példát, egy korábbi írásunkból:

A híres gavagai-példa szerint: ha elvetődünk egy eddig elszigetelt törzshöz, és szeretnénk leírni nyelvüket, megfigyeléseket végzünk, nyelvi adatokat gyűjtünk, és megpróbáljuk a nyelv szabályait a beszélők viselkedéséből, reakcióiból „lepárolni”. Ha elkísérjük a törzs egyik tagját útján és meglát egy nyulat, majd felkiált, hogy „gavagai”, lejegyezzük, és megpróbáljuk értelmezni ezt a viselkedés. De hogyan fordítsuk le ezt magyarra?

„Nyúl”, de lehet hogy „ott egy nyúl” vagy „az ott egy nyúl”, de akár lehet „az lesz a mai vacsora” is. Nyilván praktikus eszközökkel le tudjuk szűkíteni a lehetséges interpretációkat (pl. ha este, amikor a tányérunkra kerül egy darab hús, és ismét azt halljuk hogy „gavagai”, akkor szűkül a kör, de még mindig lehet egyszerre vacsora és nyúl is a lehetséges fordítás). Quine szerint mindez azért van, mert az értelmezésekhez az egész nyelvet „egyszerre” kellene tudnunk előre, mivel nem szimplán mondatokat tanulunk, hanem azok összefüggéseit és a hozzájuk kapcsolt empirikus tapasztalatot is, így a nyelv mondatai absztrakciók csupán, jelentésüket a nyelv egészétől kapják, nem pedig az egyes mondatok adják össze a nyelv egészét.

 

És ez nem csak a nyelvre igaz, hanem magára az intelligenciára! Nem lehet elválasztani attól, hogy mi emberek a minket körülvevő világba vagyunk beágyazva. A világ legjobb reprezentációja saját maga, úgy ahogy számunkra adva van, s ezt nap mint nap használjuk öntudatlanul! Egy adott objektumot, pl. a templom tornyát, használjuk irányjelzőnek, hogy tudjunk tájékozódni, azaz kiterjesztjük elménket. Ugyanakkor elménk nem egyenlő az agyunkkal! Észlelésünk, a világban való jártasságunk testünk által meghatározott, hiszen a világot érzékszerveinken keresztül tapasztaljuk, testünkkel alakítjuk. Ezzel a gondolattal Dreyfus testesült (embodied) kogníció előfutára is egyben!

Jönnek a robotok!

Mielőtt valaki azt gondolná, ez csak filozófia, ismerkedjünk meg Moravec paradoxonjávalMoravec és Brooks a modern robotika úttörői részben Dreyfus hatására fordultak a testesült kogníció felé. A klasszikus megközelítés korlátait szeretnék feloldani azzal, hogy testet adnak intelligens rendszereiknek. A program során azzal a paradox helyzettel találkoztak, hogy a szimbolikus feldolgozás kevés, a  szenzomotoros feldolgozás viszont hihetetlenül sok számítási kapacitást igényel. Az pedig csak hab a tortán, hogy a szimbolikus feldolgozás az alacsonyabb szintekre épül.

Tegyük fel, képesek vagyunk megépíteni egy robotot, ami testesült kognícióra képes. Tegyük fel, hogy van öntudata, bármit is jelentsen ez. Ez azt jelenti, hogy felépítésében nagyon hasonló kell legyen egy emberhez. Talán annyira hasonlónak, hogy a Blade Runner Voight-Kampff tesztjére szorulnánk annak eldöntésére hogy androiddal vagy emberrel van dolgunk.

 

Jelentős előrelépések történtek a mesterséges intelligencia területén napjainkban, s Google Deep Mind projektje épp az általános fogalmakat szeretné megtanulni éppen. Dreyfus arra figyelmeztet minket, hogy ez csak egy részét fedi le az elme tényleges működésének, hiszen a az egyedi elemek felismeréséhez szükséges egy átfogó szemlélet, azaz az alacsonyabb és magasabb rendű fogalmakat egyszerre, egymáshoz való viszonyaikkal tanuljuk meg. Ezeket a viszonyokat pedig testesülve érzékeljük, egy világba beágyazva, test és a környező világ nélkül csak részsikereket tudunk elérni. 

 

A Kereső Világ a precognox_logo_190.jpg Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Receptkereső a Precognoxtól

2015.05.22. 12:46 Szerző: zoltanvarju Címkék: mobil kereső mobil keresés Precognox receptkereső

Receptkereső alkalmazásunk már a 25. legnépszerűbb (update: 24-én már a 13.) app a Google play-en életstílus kategóriában! Új alkalmazásunk elérhető itt.

screenshot_2015-05-22-12-23-41.png

Egyszerű, átlátható felületen kereshetünk receptekre.

screenshot_2015-05-22-12-23-47.png

A találatokat elkészítési idő, nehézség és hozzávalók kizárásával szűkíthetjük, továbbá a keresési forrásokat is módosíthatjuk.

screenshot_2015-05-22-12-32-55_1.png

Végül egy szép, áttekinthető találati listát kapunk.

screenshot_2015-05-22-12-25-46_1.png

Reméljük sok jó étel készül majd appunk felhasználóinak konyháiban!

A Kereső Világ a precognox_logo_190.jpg Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Egri konferenciasiker

2015.05.20. 07:40 Szerző: Szabó Martina Katalin Címkék: szentimentelemzés

A Doktoranduszok Országos Szövetsége idén is megrendezte a Tavaszi Szél konferenciát. 

00005494.jpeg

A DOSz a konferenciát, azaz a „fiatal magyar kutatók és doktoranduszok világtalálkozóját” hagyományosan magyar és angol munkanyelvű rendezvényként hirdeti meg. A találkozóra doktoranduszok, doktorjelöltek, valamint mesterszakos hallgatók jelentkezését egyaránt várják a szervezők. 

A konferenciának ebben az évben, áprilisban az egri Eszterházy Károly Főiskola adott otthont. 

ekf.jpg

A találkozón különböző tudományterületek kutatói prezentálták eredményeiket, az alábbi szekcióknak megfelelően:
 
Agrártudományi szekció
Közgazdaságtudományi szekció
Állam- és jogtudományi szekció
Közigazgatás-tudományi szekció
Biológiatudományi szekció
Matematikai és informatikai szekció
Filozófiatudományi szekció
Műszaki szekció
Fizikatudományi szekció
Művészeti és művészettudományi szekció
Földtudományi szekció
Nyelvtudományi szekció
Had- és rendészettudományi szekció
Orvos- és egészségtudományi szekció
Hittudományi szekció
Pszichológiai és neveléstudományi szekció
Irodalomtudományi szekció
Szociológiai és multidiszciplináris társadalomtudományi szekció
Kémiai és környezettudományi szekció
Történelem- és politikatudományi szekció

 

Az egyes szekciók keretében lehetőség nyílt mind az elméleti, mind a gyakorlati hasznosíthatóság oldaláról bemutatni az egyes tudományterületeket és azok tudományágait, illetve az egyes kutatási témákról és eredményekről vitát indítani, beszélgetést folytatni. A találkozón a felsőoktatási intézmények, a kormányzati és az üzleti élet számos képviselője, valamint az egyes témák iránt érdeklődő kolléga, szakértő is jelen volt. A rendezvényről bővebb információ érhető el többek között a Felsőoktatásért Felelős Államtitkárság honlapján, az alábbi linken: http://www.kormany.hu/hu/emberi-eroforrasok-miniszteriuma/felsooktatasert-felelos-allamtitkarsag 

A konferencián a Precognox képviseletében a doktoranduszi kutatómunkám egy részproblémájáról adtam elő, A polaritásváltás és - változás kezelési lehetőségei a szentimentelemzésben címmel. Az előadást a zsűri, legnagyobb örömünkre, a nyelvtudományi szekcióban első helyezéssel jutalmazta (http://dosz.hu/hirek/tavaszi_szel_konferencia_eredmenyei).

 colorjpg003_p1.jpg

 

A Doktoranduszok Országos Szövetsége tagjainak ezúton is további sikeres konferenciaszervezést kívánunk!

 

A Kereső Világ a precognox_logo_190.jpg Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Hogy hivatkoznak egymásra a magyar politikai blogok és híroldalak?

2015.05.19. 08:31 Szerző: zoltanvarju Címkék: politikai blogok tartalomelemzés hálózatelemzés szentimentelemzés emócióelemzés

Budapest Science Meetup előadásunk megtekinthető:

 

A Kereső Világ a precognox_logo_190.jpg Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre

Brainy Solutions - NLP meetup május 20-án

2015.05.18. 09:32 Szerző: zoltanvarju Címkék: meetup NLP meetup deep learning cortical.io cortical learning

Május 20-án évadot is zárunk, ennek megfelelően eltérünk a szokásos programtól. Továbbra is hatkor kezdünk a Colabs-Budában (Bp, Krisztina körút 99.) és továbbra is ingyenesek vagyunk, de előzetes regisztráció kérnénk mindenkitől itt. A szokásoktól eltérően viszont most angolul meetupolunk és csak egy vendégünk lesz (ha más addig nem jelentkezik), de megéri! Címszavakban; deep learning, cortical learning, startup.

letoltes.jpg

Francisco Webber: Semantic Fingerprinting: Democratising NLP

cortical.io’s Semantic Fingerprinting technology originates in a new, fundamentally different machine learning approach: it is based on a statistics-free processing model that uses similarity as a foundation for intelligence. The cortical.io Retina converts any kind of text into  a numeric representation, a Semantic Fingerprint, that encodes meaning explicitly with all contained senses and contexts. The system "understands" the relatedness of two items by simply measuring their overlap. As a result, it is very fast, reliable and easy to implement - a breakthrough technology that leverages the intelligence of the brain to enable the Natural Language Processing of Big Text Data. 

Francisco Webber, inventor and co-founder at cortical.io

A Kereső Világ a precognox_logo_190.jpg Precognox szakmai blogja A Precognox intelligens, nyelvészeti alapokra építő keresési, szövegbányászati és big data megoldások fejlesztője.

Szólj hozzá! • Kövess Facebookon • Iratkozz fel értesítőre