Karrier

Adattudomány a mesterséges intelligencia korában

Az elmúlt hat hónapban több ezer alkalommal hallottuk ezt a kérdést: az adattudomány tényleg halott? Érdemes még mindig Pythont tanulni? Most, hogy van MI, még mindig szükség van az adattudományra? Vagy nyilvánítsuk halottá? Még mindig szükségünk van egyáltalán hús és vér adattudósokra?

Tölgyes László András

ápr. 10.

MI-kutatók: egyre több a kínai, és egyre többen maradnak otthon

Nem meglepő: nő a kínai mesterségesintelligencia-kutatók száma, és az utóbbi években egyre kisebb az elvándorlás is. Az ország drámai mértékben bővíti a szektort, öles léptekkel igyekszik utolérni az Egyesült Államokat.

Kömlődi Ferenc

ápr. 10.

A mesterséges intelligencia veszélyes lehet a tudomány fejlődésére

A tudományos kutatás dinamikus birodalmában a mesterséges intelligencia a páratlan innováció forrásaként jelent meg. Olyan eszközöket biztosít, melyek megvilágítják az utat korábban feltérképezetlen tudományos területekre. Az MI-val kapcsolatos technológiák fejlődése „értékes eszközökből” a tudományos kutatás különböző területein nélkülözhetetlen „alkotóelemekké” tette őket.

Tölgyes László András

ápr. 9.

Hogyan alakítják át a nagy cselekvési modellek az iparágakat és javítják az ember-gép együttműködést?

A Large Action Model (LAM) egy kifinomult rendszer, melyet elsőként a Rabbit kutatócsoport fejlesztett ki, és melynek célja, hogy forradalmasítsa a számítógépek és a mesterséges intelligencia rendszerek megértését és az emberi cselekvések végrehajtását a számítógépes alkalmazásokban.

Tölgyes László András

ápr. 8.

Érthető mesterséges intelligencia dolgozik azon, hogy az emberek megbízzanak bennük

A magyarázható mesterséges intelligencia újjászülető területe az innováció és az etika metszéspontjában helyezkedik el, és arra törekszik, hogy demisztifikálja az MI összetett döntéshozatali folyamatait. Az MMI feltárása kiemeli annak központi szerepét a bizalomépítésben és az átláthatóság fokozásában, ezáltal elősegítve az emberek és a gépek közötti szimbiózis kialakulását.

Tölgyes László András

ápr. 5.

Az adatkezelés problémája egy tudásalapú gazdaságban

Az évek során az adatkezelés sokat veszített fényéből, mivel nem tudott látványos üzleti hatást felmutatni. De mi is pontosan az adatkezelés? Túllépett-e az adatminőségen és az adathozzáférésen? Hogyan illeszkedik a mesterséges intelligencia megoldások megjelenéséhez?

Tölgyes László András

ápr. 4.

Hogyan falja fel az MI a szoftverek után a világot?

A szoftverek felfalják a világot. A vállalatoknak minden iparágban fel kell tételezniük, hogy a szoftverforradalom közeleg. Ez még azokra az iparágakra is vonatkozik, melyek ma még nem szoftveralapúak. Az elkövetkező tíz évben az inkumbensek és a szoftveres lázadók közötti csaták epikusak lesznek. Mellesleg megjelent egy új és veszélyesebb ragadozó is közben, a mindenható mesterséges intelligencia.

Tölgyes László András

ápr. 3.

A fenomenális technológiai változások korában a társadalom lemarad

A mai hiper-kapcsolatos, mindig aktív, azonnali hozzáféréssel rendelkező társadalomban nem ésszerűtlen azt gondolni, hogy a fenomenális technológiai változások idejét éljük. Bizonyos értelemben így is van. A technológiáknak köszönhető társadalmi változások azonban gyakrabban lassabbak, mint gondolnánk. És mindez azzal kezdődik, hogy hogyan is ismerjük meg valójában a minket éltető új technológiákat.

Tölgyes László András

ápr. 2.

Az emberi tanulás megértése lendítheti előre az MI-fejlesztést is

Az elmúlt években a gépi tanulás jelentős fejlődésen ment keresztül, és a különböző iparágak szerves részévé vált. Az egészségügytől a pénzügyekig a tanulási algoritmusok bebizonyították, hogy képesek hatalmas mennyiségű adatot elemezni és pontos előrejelzéseket készíteni. A gépek folyamatos fejlődése során azonban vita alakult ki: vajon végül felülmúlják-e vagy sem az emberi tanulási képességeket?

Tölgyes László András

márc. 29.

Hogyan váljunk digitális nomáddá?

A mai távmunka korszakában egyre többen választják a digitális nomád életmódot, és cserélik az íróasztalukat homokos tengerpartokra, a sarki irodákat pedig hangulatos kávézókra. De mit is jelent pontosan digitális nomádnak lenni, és hogyan csatlakozhatunk a helytől független ICT-szakemberek soraihoz?

Tölgyes László András

márc. 28.

A nagy nyelvi modellek múltja és jövője

Öt nap. Ennyi időbe telt, amíg a ChatGPT elérte az 1 millió aktív felhasználót. A természetes nyelvfeldolgozásban közel 50 évnyi innováció kellett ahhoz, hogy multimodális „érvelő szörnyeket” hozzunk létre. Ezek az eszközök nemcsak elbűvölték, hanem meg is rémítették a közönséget lenyűgöző képességeikkel és hatékonyságukkal, valamint potenciálisan veszélyes következményeikkel, ha nem szabályozzák őket megfelelően. Hol kezdődött tehát mindez, és hová tart ez az egész?

Tölgyes László András

márc. 27.

Az MI-krízis a márkák megítélésében is kárt okozhat

A mesterséges intelligencia és a megélhetési válság a front ellentétes oldalára rendezheti a szolgáltatókat és fogyasztókat. Az elmúlt egy évben már romlott az ügyfélelégedettség az összes vizsgált szempont alapján, derült ki a KPMG globális kutatásából.