ELTE-Újbuda Innovációs Nap – A mesterséges intelligencia jelene és jövője

2019. 10. 03-án az ELTE Innovációs Központja karöltve Újbuda Önkormányzatával konferenciát és start-up kiállítást szervezett. Az eseményen bemutatták a Hallgatói Ötletpályázat nyerteseinek projektjeit, valamint az ELTE Innovatív Kutatói Díja is átadásra került.

Az ELTE Innovációs Központ és Újbuda Önkormányzata által megrendezésre kerülő Innovációs Nap egyik különlegessége, hogy az ELTE számos karán tanuló hallgató bemutatta innovatív ötletét, ötleteit, így bebizonyítva azt, hogy az ELTE nem csupán az alapkutatásokban jeleskedik, hanem oktatói és hallgatói az innovációk, start-upok területén is kimagasló munkát végez. A Hallgatói Ötletpályázat nyertesei – akik szintén az ELTE számos karáról érkeztek – reprezentálták a magas színvonalú, kreatív, innovatív ötletek jelenlétét az ELTE hallgatóságának soraiban. Az Innovációs Nap kiemelt céljai közé tartozott annak bemutatása, hogy a mesterséges intelligencia már itt van a mindennapjainkban, a tudomány, az ipar, a kereskedelem és a művészet területén rendszeresen alkalmazott tudományterültről van szó. Újbuda Önkormányzata – keresve az új lehetőségeket és az innovatív megoldásokat – reménykedik abban, hogy a közeljövőben az önkormányzatok világába is be lehet majd emelni a technológia által nyújtott újdonságokat, kreatív megoldásokat, amelyek megkönnyítik az ügyintézést, valamint a kerületben rendezett közösségépítő programok során is alkalmazhatóvá válnak.

A rendezvény a köszöntőket követően a Hallgatói Ötletpályázat díjazott munkáinak bemutatásával folytatódott. A felhívásra 12 pályázat került benyújtásra. Az első három helyezést Pethő Máté, Visnovitz Márton, valamint Urbán Ida nyerték el, akik csapatuk segítségével dolgozták ki ötleteiket. A Demola Különdíját Lukács Teodóra nyerte, míg a K&H Inkubátor Különdíját Máthé Árpád és csapata. A díjazott pályamunkák – amelyek különböző tudományterületeken hallgató diákok ötleteiként születtek – mutatják a hallgatóság sokszínűségét is. A nyertes munkák segítséget nyújthatnak a szelektív hulladékgyűjtés, illetve a vakok és gyengén látók akadálymentesítő környezetének elősegítésében csakúgy, ahogy az okostelefonok terepmunka során történő alkalmazásában, a természettudományos szemlélet és technológia ötvözésében, valamint a helyes testtartás elősegítésében. Az ELTE Innovatív Kutatói Díjának nyertese Dr. Lőrincz András, az ELTE Informatikai Kar oktatója volt.i8

A program ezt követően két, a mesterséges intelligencia (MI) mindennapi jelenlétét és hasznosságát bemutató előadással folytatódott. Szertics Gergely, a Mesterséges Intelligencia Koalíció vezetője mutatta be annak a 193 tagszervezetből álló koalíciónak a munkáját, amely szervezet célja az MI-vel kapcsolatos stratégiák kidolgozása, új lehetőségek megteremtése, az új kihívásokra való reakció, valamint az MI eredményeinek és a társadalomban élő félreértéseknek a közelítése. Előadásában az utolsóként említett, közbeszédben élő, gyakran téves elképzelésekre reagált, bemutatva az MI eddigi eredményeit, lehetséges fejlődési útjait, valamint a korlátait is. Előadásában hangsúlyozta, hogy az MI nem egy emberi agy, hanem egy szoftver, amely hatalmas mennyiségű adatból képes mintát tanulni. Az MI által feldogozott információmennyiség teljesen más skálán mozog, mint az ember által feldolgozható mennyiségű adat, azonban ez nem azt jelenti, hogy az MI túlhaladná az embert. Szertics Gergely előadásában felhívta a figyelmet az MI hibáira, példaként említve a sokak által ismert, önvezető autók által okozott baleseteket. A szervezet céljaként határozta meg az MI és az emberek – európai értékrend és etika mentén történő – együttműködésének kidolgozását.

encoder

A délelőtti program utolsó előadását Buza Krisztián tartotta, aki előadásában szintén az MI mindennapi alkalmazhatóságára hívta fel a figyelmet. Ennek érdekében közérthetően bemutatta az MI mint matematikai modell működési elvét.  Az MI-t egy neurális hálózatkéntírta le, amelyben mesterséges neuronok, úgynevezett unitok találhatóak. Az unitok rétegekbe vannak szervezve és minden unitnak van egy aktiválási szintje. Az összeköttetésben álló unitok így egy súlyozott összegként jelennek meg a matematikai modellben. A modell egy látványos alkalmazásként mutatta be példaként az autoencodert, amely egy speciális neurális hálózat. A hálózattal elérhető, hogy a rendszer a bemeneti adatot reprodukálja a kimeneti oldalon, de mindezt úgy, hogy a hálózat belső rétegei kevés unitot tartalmaznak. Ennek eredményeként a bemeneti, eredeti adatokat a rendszer kevés számmal írja le, tömöríti a meglévő információkat. A tömörítés elkerülhetetlenül veszteséges lesz, a kimeneti adat nem lesz tökéletes mása a bemeneti adatnak, azonban az adatveszteség miatt a rendszer „javítani” is képes a bementi adatokon, a belső hálózat a betáplált adat „lényegét” emeli ki. Az előadó példaként elevenített fel egy, a közelmúltban a UCL-n végzett munkát, amely során e rendszer használatával egy antik műalkotást restauráltak a kutatók: a töredezett bemeneti adatokat az MI belső hálózata tömörítette, így képes volt kiemelni a műalkotás lényeges elemeit, amely segített a restaurációban. Buza Krisztián az MI előnyei mellett tartja számon az MI meglepően egyszerű programozását is, amely így a legtöbb informatikus számára elérhetővé teszi az új paradigma megismerését.

Az ELTE-Újbuda Innovációs Nap délutáni programjai során az innovatív pályázatokat segítő szervezetek és programok mutatkoztak be, valamint a Start Your Business! Vágj bele, kezdj vállalkozni! című előadáson és beszélgetésen vehettek részt az érdeklődők.

Képek forrása: ELTE-TTK, autoencoder; i8