Nem titkos, nem egy bunkerben van, viszont hasznosat kutat. Mi az? – Az MILAB misszió

Intro: Ez az MI Stúdió, ahol a legmenőbb szakértők segítségével fejtjük meg a mesterséges intelligencia rezdüléseit és követjük le a legújabb MI trendeket. Hörömpöli-Tóth Levente vagyok – tartsatok velünk!

H-T. L.: –3. évad 9. epizód kérem szépen ez itt az MI Stúdió, ahonnan óriási üdv mindenkinek! Ma a hazai MI ökoszisztéma intézményrendszerének egy zászlóshajóját az MI Nemzeti Laboratóriumot vagy ahogy röviden magukat nevezik az MILAB-ot vesszük górcső alá. Az intézményrendszer első pillérével a Nemzeti Adatvagyon Ügynökséggel már foglalkoztunk és amint megnyílik azon nyomban napirendre kerül az MI Innovációs Központ is vagyis nagyon szépen alakul ez a bizonyos MI ökoszisztémás panorámafotó. Mai vendégeinket Benczúr Andrást és Érdi-Krausz Gábort a szakmának nem kell bemutatni és vélhetően az MILAB ténykedésének felpörgésével a szélesebb közönségnek sem kell majd. Mindenesetre itt és most azért rögzítsük, hogy András az MILAB vezetője, Gábor pedig annak projektkoordinátora. Nagyon köszönjük, hogy itt vagytok és hogy elfogadtátok a meghívást.

B. A.: – Szeretettel köszöntünk minden hallgatót!

É-K. G.: – Köszöntünk mindenkit!

H-T: L.: – Tényleg szuper, hogy itt vagytok, és hát ugye mindenekelőtt szögezzük le, hogy a podcast célja továbbra is mint mindig az volt, és még mindig az, hogy demisztifikáljuk a mesterséges intelligenciát egy kicsit hozzuk közelebb az emberekhez, úgyhogy javaslom, hogy az MILAB esetében is végezzük el ezt a rituálét, ha úgy tetszik, mert azért ha elsőre valaki meghallja azt ugye MI Nemzeti Laboratórium egy kicsit ez egy ilyen misztikus hangulatot kelthet, sok mindenre gondolhat az ember, de ugye szögezzük le, hogy itt azért nem egy föld alatti labort kell elképzelni, ahol félkész kiborgok szkandereznek, egy másik teremben pedig a harci robotok végeznek lőgyakorlatot.

B. A.: – Igen pont ezzel akartam indítani, hogy ez nem egy új épület valahol a sivatag közepén titkosan. A Nemzeti Laboratórium rendszer az tulajdonképpen hát ilyen nagyon demisztifikálva egy újfajta kutatásfinanszírozási rendszer. Az a cél, hogy minden területen a hazai kutatók kritikus tömegben együtt dolgozzanak, tehát ne tíz-húsz külön intézményben mindenhol legyen egy személy vagy egy kutatócsoport, hanem adjuk össze az erőnket. A Mesterséges Intelligencia Nemzeti Labora a legnagyobb nemzeti labor, de tízen valahány nemzeti labor indult és még újak fognak csatlakozni. Egyébként a második legnagyobb nemzeti labor nagyon közel áll hozzánk az az autonóm rendszerek. Valójában ott vannak a pincében harcoló kiborgok.

H-T. L.: – Na tessék! Valami mégis van ebben a dologban.

B. A.: – Tehát azért nem, az ugyanúgy egy konzorcium. A Mesterséges Intelligencia Laborban tíz intézmény van: öt egyetem, négy kutatóintézet és azért a Nemzetbiztonsági Szakszolgálat is, hogy a témához visszatérjünk. Az autonóm rendszerek az egy három résztvevős, illetve még a ZalaZone tesztpálya, tehát ezek tipikusan egyetemek, kutatóintézetek a meglevő infrastruktúránkat és a meglevő agyakat adjuk össze és az a cél, hogy közösen dolgozzunk. És minden olyan témában, a mesterséges intelligencián belül rengeteg rész téma van a gyártástól, a gépi látásig, a nyelvtechnológiáig, tehát ez sok kicsi téma, minden kicsi témában itt-ott dolgoznak kutatók az országban, intézményekben és össze akarjuk adni az erőnket.

É-K. G.: – Én még annyival kiegészítem Andrást, bár nehéz, merthogy teljes listát kaptunk itt, de hogy kicsit úgy kell elképzelni azt a Nemzeti Labor dolgot, mint amikor korábbi versenytársak, részben versenytársak, részben egymás mellett alkalmasint egymás ellen küzdő felek hirtelen azt a feladatot kapják, hogy mostantól kezdve szeressék egymást és közösen produkáljanak valami jót. És hát mi minden igyekezetünkkel azon vagyunk, és nem csak mi, hanem ráadásul az intézmények is, hogy ez valóban így is történjen és sikerre vigyük ezt az egészet.

H-T. L.: – Gábor azért ahogy elnézem én a te hátteredet, – mert most ugye kamerával is mindenki benne van itt a felvételben – azért nekem nagyon gyanús ez a háttér, te akár még lehetnél is egy ilyen földalatti komplexumban.

É-K. G.: – Hát igen, tehát a virtuális háttér sok mindent megenged. Egyébként ez, amit látsz mögöttem ez a MILAB logó, tehát ez egy kocka kicsit minden irányból meg mutatva.

H-T. L.: – Igen, de én a folyosóra gondoltam az nagyon hatásos, tehát lehet, te pont azt akarod sugallni, hogy nagyon titkos dolgok folynak itt a négy fal között.

É-K. G.: – Biztos vagyok benne, hogy ez sokkal inkább, tehát a mi szemszögükből nézve ez a folyosó vagy út a biztató jövőbe sokkal inkább minta a reménytelenségbe és hát inkább az előbbinél maradunk.

B. A.: – Most már nekem is csatlakozom kellett a laborba én is leköltöztem, úgy érzem, hogy ez kellett.

H-T. L.: – Na tessék! Igen, nagyon jó, nagyon jó. Gyerekek viszont itt ugye elhangzott egy csomó minden már, de azért világítsuk meg jobban a hallgatóságnak, hogy jó-jó itt ez az MILAB, ami ugye a mesterséges intelligencia körül forog. De miért volt erre szükség, hogy dedikáltan a mesterséges intelligenciára létrehozunk egyet, nem lehetett volna ezt betagozni, nem tudott volna ezt betagozódni valahova máshova, miért ennyire fontos, hogy külön intézménye legyen?

B. A.: – Hát az lett volna még egy alternatív lehetőség, hogy alkalmazások tehát vertikálisan legyen egy gyártás tulajdonképpen ott van az autonóm rendszerek az pont egy ilyen alkalmazása az MI-nek, úgy érzem én is, meg hát tulajdonképpen ez egy politikai döntés volt, akárhogy is vesszük, hogy szükség van arra, hogy ez a terület egyben lássa magát. Az alkalmazások annyira egymáshoz kapcsolódnak, hogy tulajdonképpen az is egy kényelmetlen dolog, hogy az autonóm rendszerek az egy külön labor még hogyha a vezetése a szomszéd épületben van vagy egy irodával odébb, tehát azért nem vagyunk annyira izolálva, de mégis csak így ketté van mesterségesen vágva egy területet, tehát rossz lett volna, ha ez vertikálisan szabdalva van alkalmazásonként. Egyébként azért is tartottunk, ha jól emlékszem, február 17-én egy bemutatkozót az összes nemzeti labornak, mert a nemzeti laborok többsége egyébként alkalmaz valamilyen hát én egyébként nem annyira mesterséges intelligenciának nevezném, inkább gépi tanulás, adatelemzés, tehát olyan technológiákat, amiknek a szakértőit mi gyűjtöttük össze és mi ki tudunk ajánlani akár, ha úgy vesszük, akkor kutatási kapacitásokat. Hogy adjátok oda az adatokat és mi pedig létre tudunk hozni rajta egy előre jelző modellt.

H-T. L.: – Ugye a bevezetőben már volt szó arról, hogy van ez a bizonyos MI ökoszisztéma intézményrendszer, amit az MI Stratégia hozott létre. Ez a NAVÜ az MILAB és hamarosan indul az MI Innovációs Központ ez kvázi egy ilyen hármasfogat mintegy az MI ökoszisztéma Szentháromsága, hogy ha így tetszik. Egy kicsit nézzük át, hogy hogyan illeszkedik ebbe a rendszerbe az MILAB és milyen viszonya lesz ezzel a két másik pillérrel?

É-K. G.: – Ugye amikor a stratégia elkészült, már a stratégia elkészítésekor, illetve hát a végeredményben is jól látszik ahogy te említetted ez a bizonyos mesterséges intelligencia ökoszisztéma, ahol különböző szereplők vannak és ezek a különböző szereplők összedolgoznak. Ugye itt említetted a MILAB-ot, a NAVÜ-t, az MI Innovációs Központot, de ugyanakkor meg kell említeni, mint társadalmi szervezetet a Mesterséges Intelligencia Koalíciót is és azt hiszem így a Szentháromságot hát egy szent négyességre kiterjesztjük, hogy teljes legyen a kép. Ebben a rendszerben – és akkor kezdem magunkkal aztán remélem András majd helyre rak engem – tehát a MILAB, a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laboratórium az az oktatás, innováció, kutatás-fejlesztéssel foglalkozik. Minden, ami az adatokhoz, az adatok értelmezéséhez, elemzéséhez és értelmezhető feldolgozásához kapcsolódik az a MILAB-nál van. A NAVÜ számunkra tulajdonképpen ő az őstermelő tehát, aki az adatokat összegyűjti, az adatokat elérhetővé teszi, ami nélkül a mesterséges intelligencia nem is létezik. Tehát, hogy ha nincsenek adatok akkor nehéz lehet mesterséges vagy nehéz lenne mesterséges intelligenciáról beszélni és hát az Innovációs Központ reményeink szerint majd az a műhely lesz, amelyik összegyűjti az ötleteket, rendszerezi az ötleteket és megadja nekik azt a kezdő lökést vagy pedig egy egész folyamatot végig menedzsel, ahol az egyes ötletek, az egyes szándékok azok alkalmazásokban, szolgáltatásokban tudnak majd megtestesülni. És akkor mind ehhez még ott van a Mesterséges Intelligencia Koalíció, az a társadalmi szervezet, ahol a téma iránt érdeklődők, szakemberek és mondjuk a közelebb vagy tisztes távolból érdeklődők össze tudnak jönni, ahol társadalmi vitákat le lehet folytatni akár szabályozás, akár technológia, akár alkalmazási kérdésekről. És tulajdonképpen itt lehet egy ilyen össztársadalmi tudást és konszenzust is kialakítani, hogy ezek az alkalmazások ezek megfelelő módon és hasznosan kerüljenek majd ki a piacra vagy pedig a felhasználók számára.

B. A.: – Annyit tennék még hozzá, hogy az MILAB az nagyon természetes módon épül bele a koalíció munkájába. Az MILAB az első nemzeti labor olyan szempontból, hogy először jelent meg a koncepciója, akkor még nem is Nemzeti Labor volt a nevünk még, de az ország mesterséges intelligencia stratégiájának a kezdeti verzióiban már megjelent, hogy szükség lesz egy ilyen kutatásokat összefogó szervezetre. Párhuzamosan elindult a Rényi Intézetben a matematikusok vezetésével az alapkutatási témák összegyűjtése az országban. Végül nem lett egy önálló alapkutatási központ, ami én úgy gondolom, hogy egy helyes döntés volt, tehát jobb összefogni az alapkutatásokat és az alkalmazásukat, illetve az alkalmazások irányában az MILAB volt az első nemzeti labor, aminek készen volt a stratégiája, a munkaterve, amit a Koalícióval együtt készítettünk még 2019 év végén, amikor még nem is volt nevesítve. Tehát még nem jelent meg a nemzeti labor struktúra ez a 2020-as költségvetésbe került egyébként bele, mint egy tétel, tehát az MILAB az egy szép ábrán ott van az ország stratégiában. Tulajdonképpen azt lehetne mondani, hogy van a szentháromság vagy a szentnégyesség, különböző intézmények, de az egész fölött ott van az MI országstratégia mintegy ernyő, amiben egyébként még vannak olyan elemek is, mint például most folyik egy ilyen nagy kutatói felhő beszerzés és építés az Eötvös Loránd kutatói hálózaton keresztül a Wigner és a SZTAKI együttműködésében egy ilyen közel egymilliárd forint költségű nagy számítási felhő rengeteg erős CPU-val, tehát abszolút a mesterséges intelligencia céljaira építve. És ezek az elemek együtt nagyon szépen össze épülnek, amire szükség van ahhoz, hogy koncentráltan eredményeket tudjunk elérni a területen.

H-T. L.: – Ugye már elkezdtünk, elkezdtetek beszélni az alkalmazott kutatások fontosságáról és valóban tehát általában ezt szoktuk kitenni, így az ablakba, hogy az MILAB egyik legnagyobb célkitűzése ezeknek az erőfeszítéseknek a felpörgetése. Mit várunk ettől tehát milyen kézzelfogható eredmények lesznek? Ugye mindig elhangzik az a panaszáradat, hogy túl sok a fiókkutatás és sokkal jobban kellene ezeket a tevékenységeket a piaci igényekhez igazítani. Itt van az MILAB most akkor jöhet a feltámadás vagy a megváltás? Most már tényleg, ha maradunk ezen a vonalon. Jön a húsvét szóval úgyhogy…

B. A.: – Én ezt a kérdést azzal fogom Gábornak átadni, hogy Gáborral, mint projektkoordinátorral a koalícióban ismerkedtem meg, tehát Gábor szeptember óta az MILAB indulása óta SZTAKI-s munkatárs, előtte az iparban dolgozott és ő azért van, hogy ez a kérdés ez pozitív választ kapjon.

H-T. L.: – Igen és akkor Gábor azt is elmondhatod, sőt várjuk is nagyon, hogy ugye mi volt eddig? Tehát ugye sokan nincsenek ezzel tisztában és tényleg te, mint aki a piaci dzsungelből érkeztél, ha úgy tetszik és ilyen tapasztalatokkal fel vagy vértezve. Nagyon érdekel bennünket ez a bizonyos elsőkézből vett tapasztalat.

É-K. G.: – Hát inkább hadd kezdjem sztereotípiákkal tehát azzal, hogy a kutató az a különleges állatfajta, aki jól érzi magát, ott egy szuterén beli laborban és ott kutat és borostás és igazából hagyják békén, mert egy magának való ember és olyan kutatást végez, amit igazából csak ő ért és nem is akarja, hogy mások megértsék. Na most ezen kell változtatni rögtön kezdem azzal, hogy ez a sztereotípia nekem már az első pillanatban mondjuk azt, hogy leomlott, mert azt tapasztaltam, hogy a kutatók is lehetnek nagyon jó fejek, sőt azok.

H-T. L.: – Örömmel halljuk.

É-K. G.: – Nem maguknak fejlesztenek, hanem igenis szeretnének hasznosak lenni és ezt a hasznosságot ezt sok esetben ilyen kommunikációs gap miatt nem tudta kivívni, úgyhogy nekünk most az a feladatunk, egyrészt, hogy megmutassuk a külvilágnak azt, hogy mi az, amit ezen a területen, vagy ezeken a területeken, mint kutatások folynak. Megpróbáljuk megkeresni rá a partnereket, illetve nemcsak megpróbáljuk, hanem szakmai fórumokat szerveznünk, előadásokat, amint lehet, akkor természetesen majd kiterjesszük ezt a személyes találkozókra, tehát olyan fórumokat, olyan rendezvényeket, ahol megmutatjuk a munkáinkat. Ezt ma egyébként ugyanúgy csináljuk csak online módon. És hát azokat az eredményeket, amik már ma léteznek, amik kutatási tervben le vannak fektetve és amitől ugyancsak eredményt várunk és lesznek is eredmények azokat minél inkább, – most nem a szó szoros értelmében – de eladni a piac felé, tehát átadni ezeket az értékeket, ezeket a tudásokat, ezeket az eredményeket a piac felé használatra. A másik irány pedig ugyanúgy működik, tehát folyamatos kooperációra és együttműködésre, kommunikációra törekszünk a piaci résztvevőkkel és igyekszünk becsatornázni azokat az igényeket, amik a piacon jelennek meg és kutatási lába is van, kutatási igényei is van becsatornázni ide a mesterséges intelligencia nemzeti laborba. Úgyhogy ez mindenképpen egy nóvum tehát a közelmúlthoz képest egyrészt még egyszer mondom ilyen sztereotípiákra épülő falakat is igyekszünk lebontani meg, ami a másik célunk az, hogy ez a kommunikáció folyamatos, két irányú és tartalmas legyen, úgyhogy szerintem jó irányba megyünk abszolút.

H-T. L.: – És, hogy kell akkor azt elképzelni, tehát lehet olyan szituáció is, hogy mondjuk van egy cég és egyszer csak bekopogtat hozzátok és azt mondja: „jó napot kívánok! Nekem erre és erre a nyelv technológiai alkalmazásra lenne szükségem vagy gépi látáson alapuló technológiára lenne szükségem.” Akkor ti ebbe adott esetben bele is vágtok? Ennek a kutatásába?

É-K. G.: – Hát, ha nem is ennyire konkrétan így, de valahol nagyvonalakban igen, ez a cél. Tehát nem feltétlenül egy cégnek az igényét akarjuk kielégíteni, hanem olyan mondjuk kutatásokat végezni, olyan fejlesztési alapokat elindítani, aminek a hasznossága az szélesebb körben értelmezhető és használható. Tehát természetesen az egyik célunk az, hogy olyan együttműködéseket, kooperációkat alakítsunk ki olyan nagyvállalatokkal, akiknek szüksége van a kutatói partnereségre, a kutatói háttere ez az egyik. De a másik az, hogy és ezzel egyébként kapcsolódva az ország stratégiához a mi eredményeink az alkalmazott kutatási téren az a köznek, tehát a közvagyont fogja növelni. Éppen ezért igyekszünk olyan dolgokra koncentrálni, és még egyszer mondom a két irányú kapcsolatból kell, hogy kijöjjön, ami tényleg szélesebb társadalmi körben hasznosítható. Az előbb említetted például a nyelv technológiát tehát nyelv technológia területén akár a korpuszok építése, akár bizonyos nyelv technológiai eszközök, amelyek kutatási eredményekként megjelennek azok céljaink szerint azt a stratégiában lefektetett mondjuk célokat fogják megvalósítani, illetve ahhoz biztosítják majd az olyan egyes elemeket, amik aztán ezt a stratégiában már kitűzött célokat valóban teljesíteni tudják.

H-T. L.: – Szuper, tehát akkor mondhatjuk azt, hogy ti azért folyamatosan méritek így a piac pulzusát, ha úgy tetszik. Hogy neki mire van szükség, vagy mi az, ami így felkelti az érdeklődését és ahhoz igazítjátok a kutatás menetét?

É-K. G.: – Talán ez így nem pontos, hogy folyamatosan mérjük a piac pulzusát, hanem inkább folyamatosan kommunikálunk a piaccal és folyamatosan igyekszünk azt megérteni, hogy mire van igény, és egyébként, ha visszatérünk a teljes ökoszisztémához, ezek az igények megjelenhetnek akár az MI Innovációs Központban, akár a Koalícióban, és a koalíció mögött mondjuk, hogy a mesterséges intelligencia nemzeti stratégia végrehajtásáért felelős vagy végrehajtásában megjelölt szervezeteknél is. Úgyhogy mi együttműködünk, vagy együttműködésre törekszünk és már elindultak együttműködések a stratégiában megnevezett mondjuk állami szervezetekkel is ugyanúgy, mint mondjuk nagyvállalatokkal.

H-T. L.: – Szuper. Említetted itt a nyelv technológiát és akkor esetleg maradjunk ennél egy picikét, mert nagyon sokaknak nem esik le a tantusz, hogy itt gyakorlatilag mekkora a tét. Az egyik adásban, az egyik korábbi adásban beszélgettem Varga Gáborral a Microsofttól és ő hasonlította gyakorlatilag a könyvnyomtatáshoz ezt az egész pillanatot. Hogy gyakorlatilag, hogyha most ugye nem tesszük AI kompatibilissé a nyelvet, akkor az olyan, mint hogyha annak idején nem kezdtek volna el magyar nyelven nyomtatni könyveket. Egyetértetek ezzel és vajon az MILAB, hogy tud hozzájárulni ahhoz, hogy ez a bizonyos AI ugrás és kompatibilitás megvalósuljon?

B. A.: – Igen, tehát a magyar nyelv az teljesen egyértelműen az, amit vagy mi oldunk meg, mint MILAB vagy senki nem fog megoldani tehát a nemzetközi piacon ez egy túl kicsi nyelv. Itt azért nem elsősorban új tudományos eredményekre kell számítani, próbáljuk utolérni a nagyokat. Mondjuk, talán a Google a legfontosabb játékos a piacon. Látszik a Google eszközein akár, hogy ha a Google fordítójára gondolunk, hogy minél nagyobb egy nyelv, tehát minél nagyobb digitális szöveg állomány áll rendelkezésre, annál könnyebben, annál pontosabb modellt tud építeni. Magyarnyelven kevés digitális szöveg van, ezeket nekünk össze kell gyűjtenünk, össze kell fogni a közösségnek. Tehát magyar-nyelv specifikus szöveg feldolgozó open source szoftver komponenseket kell készíteni és erre aztán alkalmazásokat kell építeni, például amiről gondolom Varga Gábor is beszélt, ami az egyik ilyen fancy projekt az a magyar nyelvű automatizált ügyfélszolgálat projekt, ez egy transzformatív projektje a koalíciónak, ami nem az MILAB-on belül történik, viszont technológiai támogatást adunk. Tehát folyamatosan egyeztet az MILAB-os nyelvtechnológia team és a transzformatív projekt team. És hát valószínűleg mindenki tapasztalja, tehát hogy ha technológiai segítséget, bármit kérünk vagy akárcsak megnézzük azt a témát, amiről most beszélgetünk, valószínűleg, ha megszámoljuk, akkor minden tízedik szót angolul mondunk ebben a beszélgetésben is, tehát sajnos nagyon foglalkozni kell azzal, hogy ez az arány ne romoljon, tehát a végén már a szavak fele lesz angol, aztán már minden szó angol lesz. Ezt meg kell valahol állítani és ez részben a digitalizálással, részben pedig a megfelelő eszközök kifejlesztésén múlik.

H-T. L.: – Nagyon jó ugye a nyelv technológia azonban csak az egyik kutatási terület, ami ugye kiemelt és amivel foglalkoztok, hogy látjátok hol lehet különösen keresnivalónk és hol lehet a legnagyobbat robbantani, ha úgy tetszik, melyek azok a területek?

B. A.: – Nekem a kedvencem és ha belegondolunk abba vagy megnézzük, hogy Magyarország GDP összetétele micsoda. Magyarország az a gyártás. Az országnak, ha nem is az MI hanem általában az ipar stratégiájában szerepel az a tétel, hogy a gyártás az ne csak mennyiségben, tehát még több autógyártó hozza ide az összeszerelő üzemét, hanem technológiai fejlettségben is lépjen előre. És az a terület, hogy a gyártásban részben a termékekbe beépíteni, tehát egy mesterséges intelligenciát használó termék egy önvezető autó, de ami még talán ennél is izgalmasabb és sokkal kevesebb ilyen szokásos kérdést vet föl: és akkor ki a felelős, ha az önvezető autó elütötte? Az a gyártás beli amortizálás és a gyártásban az előrejelzések és a modellezés használata és ez meglepő módon nem az a terület, ahol az van, hogy a németek meg az amerikaiak már mindent megcsináltak és mi kullogunk utánunk, hanem ezt még senki nem csinálta meg. A nagy gyártók küzdenek azon, hogy az adataik és itt azt kell elképzelni, hogy elképesztő, tehát ömlenek a szenzor adatok. Van egy hőmérséklet szenzor egy berendezésben és akkor az mondjuk másodpercenként ad egy hőmérséklet adatot és ilyenből van százezer a gyárban és ezek valahol össze kell, hogy gyűljenek. Meg kell érteni a folyamatot, minden folyamat egyedi tehát amikor eddig gyártási-elemzési projektben vettem részt nem volt két egyforma, tehát nincs olyan, hogy elkészítettem egy megoldást és azt a megoldást az A gyárból átvittük a B gyárba egy másik termékre és ugyanúgy ment. Mindig egyedileg meg kellett a fizikai folyamatot érteni, tehát itt nagyon nagy potenciál van, ez talán az MILAB-on belül a legnagyobb, legjelentősebb. Úgy neveztük, hogy alprojektek, tehát van egy olyan alprojektünk, amiben a szenzorok, az IoT, beletartozik a távközlés is, hiszen ezek nagyon összekapcsolódnak, hogy egy gyáron belül a belső adatinfrastruktúrához is már ugyanazok a rádiós technológiák kellenek, ami egy világméretű mobilhálózathoz. Tehát ez egy nagyon nagy téma ezt tartanám a legnagyobbnak. A nyelv technológiát már említettük, a gépi látás az a mi oldalunkon tulajdonképpen egy kiszolgálója az Autonóm Rendszerek Nemzeti Labornak, de itt viszont alapkutatási eredményekkel lehet még újdonságot elérni, tehát ez egy nagyon aktívan kutatott, de még nem tökéletesen megoldották terület. És hát nem tudom mi maradt még ki: egészségügyi alkalmazások nagyon fontosak, illetve a biztonság és a személyes adatok védelme, amit pedig tehát szintén minden országnak meg kell oldania a saját biztonságát, amibe beleértjük a határt, a sereget, a rendőrséget, de beleértjük azt is, hogy az informatikai rendszerüket védeni kell. A mesterséges intelligencia, mint szoftver egy nagyon furcsa termék, mert nem lehet letesztelni tehát reagálnia kell teljesen váratlan eseményekre is nincs olyan, hogy az elejétől a végéig leteszteltük és óriási biztonsági kockázatot rejt az, hogy nem lehet minden esetben kipróbálni. Tehát akár vétlenül, tévedésből is okozhat problémát, de akár szándékosan is el lehet rejteni egy mesterséges intelligencia rendszerben olyan kiskapukat. Rengeteg publikáció van ezen a területen. Tehát azzal, hogy egy-egy pixelt módosítunk a képen azzal teljesen meg tudjuk változtatni a rendszer kimenetét. Tehát ezeknek a rendszereknek a biztonsága az még komolyabb kihívást jelent a hagyományos informatikai biztonsághoz képest.

H-T. L.: – Akkor igazából már csak egy kérdést tartogattam így a végére, mégpedig azt, hogy ugye a kiemelt célok közé tartozik az is, hogy az MILAB segítse Magyarországot abban, hogy felkerüljön a nemzetközi térképre mi kell ehhez és mik a kilátások, hogy látjátok?

B. A.: – Szerintem a legfontosabbak a nemzetközi együttműködések. Akkor fognak minket megismerni, hogyha együtt dolgozunk. Európában eddig volt a H2020, most lesz a Horizon Europe program. Itt is annyit tud, az MILAB tenni, hogy az MILAB, mint szervezet ugye ez egy konzorcium, ez nem tud pályázati partnerként megjelenni, viszont össze tudjuk adni, tehát mindenkinek BME-nek, nekünk megvannak azok a bejáratott partnereink például nekem egy nagyon jó kapcsolatom által van – bizonyos értelemben a német megfelelője az MILAB-nak ez – a DFKI-hez, ez a német mesterséges intelligencia kutatóintézet ez egyébként egy olyan kutatóintézet, aminek megvan a saját épülete, saját infrastruktúrája, tehát az nem egy konzorcium. Az ilyen partnerekkel együtt végzett kutatásoknak van szerintem a legnagyobb nemzetközi impactja, amikor nem tíz magyar kutató áll össze, hanem öt magyar, öt német és esetleg még máshonnan a világból és úgy érzem, hogy ez az a szint, ahol utána, tehát csak úgy lehet a kutatást megismerni, hogy személyeken keresztül, mert egyébként óriási kutatásdömping van. Tehát ha nekem választanom kell egy kutatási eredményt, hogy megismerjek valamit akkor valamelyik nagy amerikai egyetemet fogom venni, eszembe nem fog jutni, hogy bulgáriai kutatóknak megnézzem a munkáját. Tehát így kifelé kapcsolatokon keresztül lehet szerintem előre lépni.

É-K. G.: – Én annyit hozzátennék, hogy ugye nem vettük végig a mi munkaköri leírásunkat, illetve hát azt, hogy a Mesterséges Intelligencia Nemzeti Laborral szemben mi minden elvárás van, tehát nyugodtan hozzátehetem, vagy mondhatom azt, hogy ez egy elvárás is. Tehát, hogy mi a nemzetközi térben is megmutatkozzunk és hát végül is Andrásnak a szavaiból az is kiderült, hogy nem elég jónak lenni, hanem annak is kell látszani, mi meg követjük ezt az elvet, tehát igyekszünk az összes lehetséges nemzetközi fórumon megjelenni, kommunikálni, elkezdeni valamifajta együttműködést. És hát ezek az együttműködések, így a kutatás-fejlesztés területén azért komolyan finanszírozott projektekben is meg tudnak valósulni, úgyhogy a célunk az, hogy ezekben a komolyan finanszírozott projektekben minél intenzívebben és minél hatásosabban és hatékonyabban vegyünk részt.

H-T. L.: – Nagyszerű, hát ez zárszónak tökéletes volt. Mi sok sikert kívánunk a működésetekhez, nagyon várjuk az eredményeket és azt gondoljuk, hogy tényleg időszerű volt az MILAB létrehozása és kulcsszerep hárul majd rá az MI Stratégia megvalósításában. Uraim nagyon köszönjük, hogy velünk voltatok és megosztottátok velünk ezeket az értékes gondolatokat.

B. A.: – Köszönjük szépen!

É-K. G.: – Köszönjük szépen!

H-T. L.: – A hallgatóknak pedig köszönjük szépen a figyelmet a technikát továbbra is Nőthig Ádám kollégám varázsolja, mint ahogy fogják a következő adásban is – találkozunk legközelebb. Kövessetek minket kedvenc podcast lelőhelyeteken, illetve böngésszétek gyűjtő oldalunkat az AI-Hungary.com-ot, valamint, ha már ott vagytok kezdjétek el ingyenes mesterséges intelligencia alapozó kurzusunkat, az MI Kihívást. Sziasztok!

Outro: Ez volt az MI Stúdió, ahol a legmenőbb szakértők segítségével fejtjük meg a mesterséges intelligencia rezdüléseit az MI Stúdió az MI Koalíció podcastja, amely a hazai mesterséges intelligencia ökoszisztéma szakmai fórumaként működik. Még több tartalomért kövesd az MI Stúdiót a nagyobb podcast platformokon és ne felejtsd el értékelni az adást. Az észrevételeket, megjegyzéseket az [email protected] e-mail címre vagy a Mesterséges Intelligencia Koalíció közösségi médiafelületein várjuk. Találkozunk a következő epizódban.

Podcastunkat a SpeechTex technológiájával leiratozzuk.