Hivatkozások és egyéb MI tartalmak

7

164

etikus voltának felügyelete…

Agarwal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.

7

166

alkalmazkodjanak a ruhamennyiséghez.

Jeon, M., Lim, J., & Choi, J. (2021). Domestic Service Robots. In Companion Robotics (pp. 1–14). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69128-8_1

7

166

evéssé van elterjedve a technológia.

Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com/featured-insights/artificial-intelligence/notes-from-the-ai-frontier-modeling-the-impact-of-ai-on-the-world-economy

7

167

elrakják a tányért, kiteregetnek, összeszedik a játékokat a földről.

https://www.youtube.com/watch?v=iHXuU3nTXfQ

7

167

csökkenti a dugót, a parkolás problémáját…

Litman, T. (2023). Autonomous Vehicle Implementation Predictions: Implications for Transport Planning. In Victoria Transport Policy Institute. https://www.vtpi.org/avip.pdf

7

167

tiszta ruhát a szekrénybe.

Jeon, M., Lim, J., & Choi, J. (2021). Domestic Service Robots. In Companion Robotics (pp. 1–14). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-030-69128-8_1

7

168

mellékhatásai elhanyagolhatók

Hogy sikerült csodát művelni és kevesebb mint egy év alatt kifejleszteni a vakcinát a koronavírus ellen? Qubit. 2021. január 11. https://qubit.hu/2021/01/11/hogy-sikerult-csodat-muvelni-es-kevesebb-mint-egy-ev-alatt-kifejleszteni-a-vakcinat-a-koronavirus-ellen A korábbinál sokkal jobb koronavírus elleni mRNS-vakcinát tervezett mesterséges intelligencia. Index. 2023. május 04. https://index.hu/tudomany/2023/05/04/mrns-vakcina-koronavirus-mesterseges-intelligencia/

7

169

(az Oncompass és a SZTE Orvosi Mikro-biológiai Intézet kutatóié)

HVG (2022). Új rákkutatási eljárást dolgoztak ki Szegeden, áttörést hozhat a kezelésekben. https://hvg.hu/tudomany/20220520_mesterseges_intelligencia_rakkutatas_terepia_egysejt_analizis Oncompass (2024). A digitális korszakba lépett a rákgyógyítás. https://oncompass.hu/tudastar/a-digitalis-korszakba-lepett-a-rakgyogyitas

7

170

nem tud tanulni belőlük

Meskó, B. (2022). Mesterséges intelligencia az egészségügyben – víziók és kihívások. Semmelweis Egyetem. https://semmelweis.hu/hirek/2022/05/11/tudomanyos-es-uzleti-szalon-az-egeszsegugyben-alkalmazott-mesterseges-intelligencia/

7

171

környezetszennyezésünket egyaránt.

Kittner, N., Lill, F., & Kammen, D. M. (2017). Energy storage deployment and innovation for the clean energy transition. Nature Energy, 2(9), 1-6. https://doi.org/10.1038/nenergy.2017.125

7

171

azzal mehessen át az óceánon.

Hsieh, I. Y., Pan, M. S., Chiang, Y. M., & Green, W. H. (2019). Learning only buys you so much: Practical limits on battery price reduction. Applied Energy, 239, 218-224. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2019.01.138

7

172

kapacitású aksikat lehet majd létrehozni.

Google DeepMind (2023). Millions of new materials discovered with deep learning. https://deepmind.google/discover/blog/millions-of-new-materials-discovered-with-deep-learning/

7

173

tekintsék, és senki ne vigye el.

Természetesen ezen jól mérhető az általános életszínvonal emelkedése is, nem csak a termékek olcsóbbá válása.

7

175

nagy részét ingyen adják.

Huang, S. H., Liu, P., Mokasdar, A., & Hou, L. (2013). Additive manufacturing and its societal impact: a literature review. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 67(5), 1191-1203. https://doi.org/10.1007/s00170-012-4558-5 Shankar, V. (2018). How artificial intelligence (AI) is reshaping retailing. Journal of Retailing, 94(4), vi-xi. https://doi.org/10.1016/S0022-4359(18)30076-9

7

176

nyerjen nekünk egy percet.

Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who's the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2018.08.004

7

177

kikényszerítő virtuális asszisztenseket is fejlesztenek.

OECD.AI. (2021). State of implementation of the OECD AI Principles: Insights from national AI policies. https://www.oecd.ai/dashboards/policy-initiatives/2021-data-policyInitiatives-24306

7

177

segítenek nekünk más módon bízni az új folyamatokban…

Meskó, B., & Győrffy, Z. (2019). The rise of the empowered physician in the digital health era: viewpoint. Journal of medical Internet research, 21(3), e12490. https://www.jmir.org/2019/3/e12490/

7

177

hogy megfelelnek-e az elvárásoknak

Európai Parlament. (2017). Európai Parlament állásfoglalása a robotikára vonatkozó polgári jogi szabályokról. https://www.europarl.europa.eu/doceo/document/TA-8-2017-0051_HU.html

7

178

ez a fejlődési ütem így marad a jövőben is.

Shrager, J. (2024). ELIZA Reinterpreted: The world's first chatbot was not intended as a chatbot at all. https://arxiv.org/abs/2406.17650

7

179

tanácsokkal a gondunkra vonatkozóan.

Kalam, K. T., Rahman, J. M., Islam, M. R., & Dewan, S. M. R. (2024). ChatGPT and mental health: Friends or foes?. Health Science Reports, 7(2), e1912.

7

179

milyen céllal lesznek (vannak?) MI-pszichológusok.

Vaidyam, A. N., Wisniewski, H., Halamka, J. D., Kashavan, M. S., & Torous, J. B. (2019). Chatbots and conversational agents in mental health: a review of the psychiatric landscape. The Canadian Journal of Psychiatry, 64(7), 456-464. https://doi.org/10.1177/0706743719828977

7

180

feleséget és kisgyereket hagyva hátra.

Abhik S. (2023). Death by AI? Man kills self after chatting with ChatGPT-like chatbot about climate change. The India Today. https://www.indiatoday.in/technology/news/story/death-ai-man-kills-self-chatting-chatgpt-like-chai-chatbot-climate-change-2353975-2023-03-31

7

180

beszéljek még erről.

Latha, K., Meena, K. S., Pravitha, M. R., Dasgupta, M., & Chaturvedi, S. K. (2020). Effective use of social robots in the management of depression and agitation in the elderly. In Intelligent Systems Reference Library (pp. 207-221). Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-35479-2_10

7

181

azzal, amit megéltek...

Takagi, G. (2024). The effect of mechanical feedback on outcome in self-care support tool based on solution-focused brief therapy. Psychotherapy Research, 34(2), 205-215. https://doi.org/10.1080/10503307.2023.2184732

7

183

Mindkét csoport tagjainak jelentősen javultak a szorongásos és depressziós tünetei, ugyanolyan mértékben

Fitzpatrick, K. K., Darcy, A., & Vierhile, M. (2017). Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversational agent (Woebot): a randomized controlled trial. JMIR mental health, 4(2), e7785. https://mental.jmir.org/2017/2/e19

7

186

eljön még ez az idő is.

Gamel, S. A., & Talaat, F. M. (2024). SleepSmart: an IoT-enabled continual learning algorithm for intelligent sleep enhancement. Neural Computing and Applications, 36(8), 4293-4309.

7

187

ember sokkal többet simogatja a telefonját, mint a párját...

Konok, V., Gigler, D., Bereczky, B. M., & Miklósi, Á. (2016). Humans' attachment to their mobile phones and its relationship with interpersonal attachment style. Computers in Human Behavior, 61, 537-547. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563216302333

7

187

egyesek komolyan kötődnek érzelmileg az autójukhoz

AutoTrader.com (2013). Survey Reveals Relationships with Cars Mimic Relationships with People. https://press.autotrader.com/2013-06-04-Survey-Reveals-Relationships-with-Cars-Mimic-Relationships-with-People

7

190

az egyes részek mélységi megértése.

Ladyman, J., Lambert, J., & Wiesner, K. (2013). What is a complex system? European Journal for Philosophy of Science, 3(1), 33-67.

7

190

hatékonyabb autókihasználtsággal.

Rolnick, D. et al. (2022). Tackling climate change with machine learning. ACM Computing Surveys, 55(2), 1-96. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3485128

7

191

mesterségesen lehet egy új egyensúlyi állapotban tartani.

Vu, T. M., et al. (2023). Artificial intelligence for modeling complex systems: Taming the complexity of expert models to improve decision making. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems, 13(1), 1-36. https://dl.acm.org/doi/10.1145/3453172

7

191

új egyensúlyokat alakítsunk ki.

Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2023). Energy and policy considerations for modern deep learning research. Annual Review of Environment and Resources, 48, 495-517. https://www.annualreviews.org/doi/10.1146/annurev-environ-112320-105044

7

194

drogfogyasztást a fiatalok körében.

Feinberg, M. E., & Osgood, D. W. (Eds.) (2023). Teen friendship networks, development, and risky behavior. Oxford University Press. https://prevention.psu.edu/publication/teen-friendship-networks-development-and-risky-behavior/

7

194

jelentősen javultak a tünetei.

Marinova, N., Rogers, T., & MacBeth, A. (2022). Predictors of adolescent engagement and outcomes–A cross-sectional study using the togetherall (formerly Big White Wall) digital mental health platform. Journal of affective disorders, 311, 284-293.

7

194

viselhető eszközök szenzorinformációi...

ELTE TÁTK (2024). Research Center for Computational Social Science. https://tatk.elte.hu/szervezetek/research-center-for-computational-social-sciences

7

195

social network szimulációs rendszert.

Egy példa erre ez a korai cikk: S3: Social-network Simulation System with Large Language Model-Empowered Agents (https://arxiv.org/abs/2307.14984

8

203

Gyorsuló Hozamok Törvénye (Law of Accelerating Returns – LOAR).

Buchanan, M. (2008). The law of accelerating returns. Nature Phys 4, 507. https://doi.org/10.1038/nphys1010

8

203

intelligenciasztráda leállósávjában bandukolni, hanem mi is gyorsíthatunk.

Kurzweil jóslatai gyakran találkoznak szkepticizmussal, de érdemes megjegyezni, hogy korábbi előrejelzéseinek jelentős része megvalósult. Például 1990-ben megjósolta, hogy 1998-ra egy számítógép legyőzi a sakkvilágbajnokot, ami 1997-ben be is következett, amikor a Deep Blue legyőzte Garry Kasparovot. https://en.wikipedia.org/wiki/Ray_Kurzweil#Predictions

8

203

2024-ben is megerősített

Videó: Kurzweil kitart régóta tartott a jóslatai mellett. https://x.com/tsarnick/status/1736879554793456111

8

205

ezek az összesítések még elég konzervatívak.

Érdekes összevetni ezt a felmérést más, még korábbi hasonló kutatásokkal. Például a 'When Will AI Exceed Human Performance? Evidence from AI Experts' című 2017-es tanulmány szerint az AI szakértők 50% esélyt adtak arra, hogy 45 éven belül minden emberi munkát automatizálni lehet. Ez a becslés jól mutatja, mennyit változott a szakértők véleménye néhány év alatt. URL: https://arxiv.org/abs/1705.08807

8

208

mennyire lassan megy az önvezetés valós bevezetése.

Az önvezetés lassú bevezetése jó példa arra, hogy a technológiai fejlődés nem mindig egyenletes. Míg egyes területeken, mint a nyelvi modellek, óriási ugrások történtek, addig az önvezetés komplex kihívásai - beleértve a jogi és etikai kérdéseket is - lassítják a folyamatot. Ez emlékeztet minket arra, hogy a technológiai fejlődés nem csak a hardver és szoftver kérdése, hanem társadalmi és szabályozási aspektusai is vannak.

8

209

utcára kerülni az következő 5 évben. Nem így lett.

Az önvezető autók fejlődése egy jó példa az úgynevezett „Hype ciklusok” jelenségére. Ez az eredetileg a Gartner tanácadó cég által megalkotott modell leírja az új technológiák bevezetésének tipikus szakaszait a túlzott elvárásoktól a kiábrándulásig, majd a realisztikus alkalmazásig. Az önvezető autók esetében most épp a 'kiábrándulás völgyében' vagyunk, ahonnan valószínűleg a realisztikus alkalmazások felé haladunk tovább. https://www.gartner.com/en/research/methodologies/gartner-hype-cycle

8

213

lehetséges volna a számítások szerint

Ismét érdemes megjegyezni, hogy miközben egyes munkák automatizálódnak, új munkakörök is létrejönnek. A World Economic Forum négy évvel ezelőtti, 'The Future of Jobs Report 2020' című tanulmánya szerint 2025-re 85 millió munkahely tűnhet el, de 97 millió új jöhet létre. A valóság megerősíteni látszik ezt a feltételezést a kutatást követően, ami ismét rámutat arra, hogy nem egyszerűen a munkák eltűnéséről, hanem azok átalakulásáról van szó. URL: https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf

8

214

mesterséges intelligencia által támogatott világnak az elterjedését.

A komplex feladatok automatizálása gyakran ütközik az úgynevezett 'Moravec-paradoxonba'. Ez a jelenség arra utal, hogy az emberek számára egyszerűnek tűnő feladatok (mint például egy papír befűzése a nyomtatóba) gyakran rendkívül nehezek a gépek számára, míg a bonyolultnak tűnő kognitív feladatok (mint a sakkjáték) viszonylag könnyen automatizálhatók. Ez a paradoxon jelentősen befolyásolja az automatizálás ütemét és irányát. URL: https://hu.wikipedia.org/wiki/Moravec-paradoxon

8

215

mire volt való ez a sok adminisztráció?

Ebből a példából is látható, automatizálás – jó esetben – nem mindig jelenti a meglévő folyamatok egy az egyben gépi helyettesítését. Gyakran a teljes folyamat újragondolására van szükség. Ezt a megközelítést nevezi a menedzsmenttudomány 'folyamat-újratervezésnek' (Business Process Reengineering), ami lehetővé teszi, hogy ne csak automatizáljunk, hanem optimalizáljunk is. URL: https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate

8

215

két nagyság- rendnyit, azaz a századára csökken.

WalkMe. (2023). Understanding the cost of digital transformation. Retrieved from https://www.walkme.com/blog/digital-transformation-cost/

8

216

küzd az intézet, hogy szorul az ajtó.

Az automatizálás bevezetése ezért a legtöbbször legalább akkora szervezeti kihívást jelent, mint technológiait. A McKinsey tanulmánya szerint a sikeres digitális transzformációk csak 30%-ban függnek a technológiától, 70%-ban viszont a szervezeti kultúrán, folyamatokon és embereken múlnak. URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/people-and-organizational-performance/our-insights/unlocking-success-in-digital-transformations

8

216

mikor kell felülbírálni a szabályt.

Az emberi interakciók automatizálása éppen ezért különösen nehéz feladat, mert az empátia, a kontextus megértése és a rugalmas problémamegoldás olyan képességek, amelyeket a gépek még nem tudnak tökéletesen utánozni. A MIT szerint az olyan munkakörök, amelyek magas szintű érzelmi intelligenciát igényelnek, valószínűleg az utolsók között lesznek automatizálva. URL: https://www.technologyreview.com/2018/01/25/146020/every-study-we-could-find-on-what-automation-will-do-to-jobs-in-one-chart/

8

217

2018-ban megjelent Prediction Machines: The Simple Econom- ics of Artificial Intelligence című könyv

Agarwal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2018). Prediction machines: the simple economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.

8

218

Power and prediction.

Agrawal, A., Gans, J., & Goldfarb, A. (2022). Power and prediction: The disruptive economics of artificial intelligence. Harvard Business Press.