A mai infokommunikációs technológiai nyelvhasználatban lassan már minden „intelligens” és „okos”, és az intelligens/okos gépek, szoftverek és folyamatok olyan komplex rendszerekben képeznek közös nevezőt, alkotnak magasabb szintű egységet, mint például az urbanisták és technológusok régóta dédelgetett álma, az okos város.

Az először az 1960-as években megfogalmazott koncepció lényege, hogy egy ilyen település az infokom technológiákkal hatékonyabbá tesz mindenféle tevékenységet, az átlátható, visszakereshető információkat megosztja a nyilvánossággal, jobb minőségű kormányzati szolgáltatásokat nyújt, az IT a lakosok jólétét, folyamatos életszínvonal-növekedését, a fenntartható fejlődést és infrastruktúrát szolgálja, illetve hozzájárul az eredményesebb gyártáshoz, városi mezőgazdálkodáshoz stb.

A város funkcióinak optimalizálása, a gazdasági növekedés elősegítése, vagy az életminőség javítása intelligens technológiákkal és a hozzájuk kapcsolódó adatelemzéssel érhető el. Nem az a fontos, hogy hány technológia áll rendelkezésünkre, hanem hogy hogyan használjuk ezeket a technológiákat, és aknázzuk ki a köz javára a bennük rejlő potenciált.

De mitől is okos egy város?

Például attól, hogy az infrastruktúrája a legmodernebb technológiákon alapul, adatvezérelt környezettudatos kezdeményezéseket indít, hatékony és jól működik a tömegközlekedés, a várostervezés mindig előremutató, lakosai a település erőforrásait használva élnek. Sikere a köz- és a magánszektor kiegyensúlyozott kapcsolatán, a környezet fenntartása pedig – összességében – kívül esik a helyi önkormányzat hatáskörén, másoknak is bőven van beleszólása, például egy megfelelő kamerarendszer ideális működtetéséhez, célszerű, ha nem egy, hanem több vállalat szolgáltatja a technológiát és az input adatokat.

Az adatok kulcsfontosságúak – a város technológiai rendszerei valósidőben gyűjtik és szolgáltatják őket, gondos elemzésükkel gyarapodnak a település szolgáltatásaival és működésével kapcsolatos szakértői ismeretek, és a rendszerek által okozott problémák, meghibásodások is jobban kiszűrhetők, kezelhetők. Az elemzés eredményeit megismertetik a döntéshozókkal, majd döntenek a köz javát szolgáló lépésekről.

Az okos városok több szoftvert, felhasználói interfészt, kommunikációs hálózatot és leginkább a dolgok internetét (Internet-of-Things, IoT) használják szolgáltatásaihoz. Az IoT-eszközök által gyűjtött adatokat a számítási felhőben vagy szervereken tárolják, és többek között a köz- és a magánszektor hatékonyságának növeléséhez dolgozzák fel.

Sok IoT-eszköz peremszámításokkal (edge computing) működik, amely biztosítja, hogy csak a legrelevánsabb és legfontosabb adat jusson el a kommunikációs hálózatra. Az adattovábbítást biztonsági rendszer figyeli és szabályozza, és megelőzi, hogy engedéllyel nem rendelkezők hozzáférjenek a város adatplatformjának IoT-hálózatához.

Az IoT mellett az alkalmazásprogramozói interfészek (APIs), mesterséges intelligencia, felhőszámítások, dashboardok, gépi tanulás, gépek közötti kommunikáció és hálózatok több típusa is az okos városok által használt high-tech megoldások közé tartoznak.

Az automatizáció, a gépi tanulás és az IoT változatos kombinációi a technológiák széleskörű alkalmazását garantálják. Például okosparkolás-szoftverrel vagy alkalmazással könnyebben találunk parkolóhelyet, és a technológia a digitális fizetést is garantálja.

Közlekedésmenedzselő szoftverek folyamatosan figyelik, optimalizálják a forgalmat, forgalmi lámpákat, amellyel elkerülhetők a dugók, de egy okos város a megosztáson alapuló járművezetői szolgáltatásokat is képes hatékonyan kezelni, szabályozni. Ezek a technológiák az energiatakarékosságot, a környezetszennyezés minimalizálását, az interneten megszervezett ésszerű hulladékelosztást, lényegében a település gazdaságos működését szintén támogatják.

A szolgáltatások mellett a biztonság is fontos szempont, ennek megfelelően speciális szenzorok és más technikák figyelik a rossz közbiztonságú kerületeket, céljuk egyértelműen a bűnmegelőzés, illetve figyelmeztetéseket küldenek, ha közelgő természeti katasztrófákra utaló jeleket észlelnek.

A világ városai különböző mértékben alkalmazzák ezeket a technológiákat, és ennek megfelelően az okos város eltérő szintjeit jelentik. Az utóbbi években Szöultól Vancouverig, Melbourne-től Dubaiig, Reykjaviktól Szingapúrig, számos település vált egyre „intelligensebbé.”

Frissítve: 2023. december 27.

Az első ipari forradalom, a modern ipari tevékenységek születése a mechanizáció hajnalát is jelentette egyben. Az 1700-as évek végén,  gőz- és a vízerő használatával jött el, és leginkább a gőzgép jelképezte.

A második a huszadik század elején ment végbe, vele kezdődött meg a Henry Ford által is jelképezett futószalag melletti tömegtermelés. Az elektromosság volt a kulcstényező, nélküle nem mehetett volna végbe.

Az 1970-es évektől kezdődő harmadik ipari forradalommal szökött virágba az elektronika, jelentek meg az infokommunikációs rendszerek, és ugyan kezdetleges szinten, de az automatizáció is. Ezek a technológiák egyenesen a mostanában indult negyedikig, digitális technológiák és digitális ikertechnológiák diadalútjáig vezettek.

Digitális ikertechnológiákkal a való világ létesítményeiről, folyamatairól és alkalmazásairól készíthetünk virtuális változatokat. Komoly előnyük, hogy masszívan és megbízhatóan tesztelhetők, és felbecsülhetetlen segítséget jelentenek az egyre inkább ember nélküli, költséghatékony decentralizált döntések meghozatalában.

A virtuális másolatok a valóságban is elkészíthetők, a dolgok internetén (Internet-of-Things, IoT) keresztül összekapcsolhatók, lehetővé téve, hogy az egyszerre „cyber” és fizikális rendszerek kommunikáljanak, együttműködjenek egymással, a humán személyzet pedig valós időben cseréljen adatokat, és mindezek együttes hatásaként, automatizálódjanak az ipar 4.0-ás gyártófolyamatok.

Az automatizáció a folyamatok összekapcsoltságát, az átlátható információt és a decentralizált döntéshozásban történő technikai támogatást is lefedi.

Ennek a jelentős átalakulásnak a kezdetén járunk most, és egyik legfőbb eredményeként, a gyártás digitalizálásával teljesen megváltozik a tárgykészítés. A harmadik ipari forradalom számítógépei és automatizácója adatok és gépi tanulás által felpörgetett okos és autonóm rendszerekkel futnak benne csúcsra. Leegyszerűsítve: az ipar 4.0 optimalizálja a 3.0-t.

Maga az „ipar 4.0” vagy „negyedik ipari forradalom” kifejezés sokak számára marketinges hívószó csupán, a valóságban azonban jóval több annál, az egész bolygóra, életünkre ható változások sora.

Az ipar 3.0 korában a számítógépek teljesen új technológiaként idéztek elő diszruptív (szakadásszerű) változásokat, most pedig pontosan az ő együttműködésük eredményeként jutunk el az ember nélküli döntéshozásig. A cyber-fizikális rendszerek, az IoT és a Rendszerek Internete különböző kombinációival az ipar 4.0 és az intelligens gyárak kivitelezhető valósággá válnak. Ezek a kombinációk, például gépi tanulással működő 3D nyomtatórendszerek jelentik a negyedik ipari forradalom kulcsát.

Az okos gépek még okosabbak lesznek, még több adathoz férnek hozzá, a gyárak hatékonyabbak, kevesebb veszteséggel termelnek jóval többet.

Míg egyes vállalatoknak komoly gondot okoz az átállás, és igazából nem is tudnak mit kezdeni vele, addig más cégek az új lehetőségek azonosításával, például a bigdata-megoldások alkalmazásával optimalizálják tevékenységüket, logisztikai és ellátási láncukat, és igyekeznek gördülékennyé tenni az ipar 4.0-ra történő váltást.

Az autonóm műszerek és járművek, a robotok, az additív gyártás (3D nyomtatás) külön-külön valamelyest, együttesen alkalmazva pedig teljesen egyértelműen jelzik a megkerülhetetlen váltást.

Nem tudjuk, mikorra érnek teljes egészükben valósággá az ipar 4.0-át megalapozó folyamatok, és a komplett képet is valószínűleg csak öt-tizenötév múlva látjuk majd.

Frissítve: 2023. december 27.

A természetes erőforrások egyre magasabb árára, környezettudatosságunk és a túlzott fogyasztás csökkenésére irányuló szándékok növekedésére reagálva, digitális platformok és startupok kézenfekvő megoldással álltak elő. A megosztásról és az arra alapuló, előrejelzések alapján 2025-re háromszázmilliárd dolláros piaccá terebélyesedő gazdaságról (sharing economy) van szó.

Ez a gazdaság máris példásan működik: egy átlagamerikai Lime kerékpárral biciklizhet munkába, ahonnan Uber autóval mehet haza. A Deliveroo-n keresztül rendelhet kaját, a felesleges többnapos élelmiszertől pedig az Olio közreműködésével szabadulhat meg.

A megosztás-alapú gazdasági modell a számítástudományból ismert peer-to-peer (p2p) jellegű tevékenység – javak és szolgáltatások általában közösségi online platformok közvetítésével történő beszerzése, elosztása, elérhetőségük (hozzáférésük) megosztása.

A p2p gazdaság központ nélküli, decentralizált modell. Két személy (peer, azaz "haver") a harmadik, a közvetítő, vagy valamilyen szervezet, üzleti tevékenységet folytató vállalat kihagyásával, közvetlenül egymásnak ad el, egymástól vásárol termékeket, szolgáltatásokat. Egy p2p-gazdaságban a gyártó általában a szerszámait (termelőeszközeit) és a végterméket is birtokló magánszemély vagy független vállalkozó.

Közösségek tagjai évezredek óta osztanak meg eszközöket egymással, de az internet elterjedésével és a bigdata-jelenséggel, az eszközök (szolgáltatások stb.) tulajdonosai és az azokat használni kívánók sokkal könnyebben megtalálják egymást.

A megosztás-alapú gazdaságok lehetővé teszik, hogy személyek és csoportok alig vagy egyáltalán nem használt eszközökkel, például hetek óta parkoló autókkal vagy üresen álló, sokadik hálószobákkal pénzt keressenek – ne csak akkor használják őket, amikor nekik szükségük van rájuk. Ezekben az esetekben a fizikai eszközöket szolgáltatásokként osztjuk meg.

A járműmegosztó-szolgáltatások, mint például a Zipcar tökéletesen szemléltetik a koncepciót. A Brookings Intézet szerint a magántulajdonban lévő járművek életciklusok kilencvenöt százalékában kihasználatlanok, ezért ideális alanyok a megosztásra. Ugyanebben a jelentésben olvashatunk a közismert – és sokat támadott – Airbnb szállásmegosztó szolgáltatásának szállodákkal szembeni anyagi előnyeiről, és a tulajdonos is végre ki tudja használni az üresen kongó szobákat. Világszerte harminc-hatvan százalékkal olcsóbbak, mint a hotelszobák.

A megosztás-alapú gazdaság 2020-ig gyors fejlődésen ment keresztül, bár a világjárvány, az elmaradt utazások, majd a turizmus csigatempójú feléledése drasztikusan lelassították a dinamikus folyamatokat. Ennek ellenére ma már nagyon sok tevékenység, gyes b2b, azaz két vagy több vállalat6 közötti interakciók is ebbe a körbe tartoznak.

Az „együttdolgozó” platformok esetében, vállalatok szabadúszókkal, független vállalkozókkal, távmunkázó alkalmazottakkal osztanak meg munkatereket. p2p hitelezőplatformokon szervezetek magánszemélyeknek engedélyezik, hogy más magánszemélyeknek a hagyományos megoldásoknál sokkal olcsóbban kölcsönözzenek. Divatplatformokon szintén magánszemélyek adhatják el, vagy kölcsönözhetik ruháikat, egyes honlapok pedig szabadúszókat kapcsolnak össze érdeklődési körükbe tartozó munkáltatókkal, szolgáltatókkal.

A kertmegosztástól az élelmiszerbankokig, a nyílt forrású terméktervezéstől a kerékpár- és rollermegosztókig, a szabad ágyakat kínáló couchsurfingtől az időbankokig, számtalan eset példázza a megosztás-alapú gazdaságban rejlő potenciált.

A sharing economy a bizonytalan szabályozás, a hatósági engedéllyel nem rendelkező eladók, egyes szektorok visszaélésekre okot adó áttekinthetetlensége stb. miatt gyakori bírálatok tárgya.

Módosítva: 2023. december 27.

Ember és számítógép kapcsolatában kitüntetett szerepet játszanak a perifériák, azok a kiegészítő eszközök, amelyekről információt viszünk át a komputerre, és fordítva, gépünkről rajtuk keresztül jut el az információ hozzánk. Lényegében a számítógéphez kapcsolódó és a rendszer által kontrollált összes hardverelem periféria, amelyek múltja és jelene jól végigkövethető az NJSZT Informatikatörténeti Kiállításán.

A perifériákkal – a pontosság kedvéért: nagy részükkel – minden esetben bővíthetjük a „gazdaszámítógép” képességeit (nagyobb lesz a teljesítménye, jobb a hangminősége stb.), szűkebb értelemben opcionálisan, de nem kötelezően használható eszközök. Általában nem kulcskomponensek, mint például a központi feldolgozó egység (CPU) vagy a tápegység, azaz könnyen eltávolíthatók, de ugyanilyen könnyen rá is kapcsolhatók egy számítógépes rendszerre.

Eredetileg külsőleg, például számítógépes buszon keresztül kapcsolódtak a komputerhez. Csakhogy egyes mai perifériák, mint a monitorok, a billentyűzet vagy a lemezmeghajtók használata valójában nem opcionális – olyannyira nem, hogy a billentyűzet és az egér (amelynek a kurzor kontrollálása a rendeltetése) a legfontosabb perifériák –, míg például a videodigitalizáló kártyák belső eszközök. A KVM (keyboard, video monitor, mouse) rövidítés a három kulcsfontosságú perifériára vonatkozik. 

Mindegyik perifériát speciális, eszközmeghajtó program működteti, nélküle leállnának. Egyesek (lyukszalagok, lyukkártyák, floppy meghajtók) számítótörténeti relikviává, muzeális értékké váltak, de például CD-meghajtót is egyre kevesebbszer használunk.

Teljesen mindegy, hogy komputerünk rendeltetése munka, játék vagy szórakozás, a perifériáknak köszönhetően mindig hatékonyabb, könnyebb kezelni. Felhasználóbarátok, rendszereinket ergonomikusabbá teszik. A géphasználat gyakorisága, a feladat, a játék vagy a szórakozás típusa határozza meg, hogy mikor milyenre van szükségünk. 

A géppel való kapcsolatuk alapján többféle perifériakategória létezik. Ilyenek például a komputernek adatokat vagy utasításokat küldő beviteli (input) eszközök, mint az egér, a billentyűzet, a képszkenner, a bárkódolvasó, a játékkontroller, egyes ceruzák, mikrofonok, webkamerák stb.

Fordítottjaik, az output eszközök, amelyeken keresztül a gép információkat továbbít a felhasználónak. Ilyen lehet egy monitor, kivetítő, nyomtató, fejhallgató stb.

Egyes eszközök a be- és a kimenti (input és output) funkciót egyszerre képesek betölteni. Ezek leginkább adattárolásra alkalmas szerkezetek, mint a lemezmeghajtók, az SSD-k, az USB flash-meghajtók, a memóriakártyák, a hálózati adapterek vagy a multifunkcionális printerek.

Sok modern, kortárs elektronikus eszköz, például az okosórák vagy a tabletek rendelkeznek olyan interfésszel, amelyen keresztül számítógépes perifériaként is funkcionálnak. 

Frissítve: 2023. december 27.

Teoretikus keret versengő személyek társadalmi attitűdjének kikövetkeztetésére, a stratégia tudománya, de legalábbis független és egymással versengő személyek kísérlete az optimális döntéshozására, ráadásul igen komoly magyar vonatkozása is van. A pszichológiától az evolúciós biológiáig, a hadviseléstől a politikáig és természetesen a gazdaságig (amelyet a versengő viselkedésformák modellezésével forradalmasított is), sok területen alkalmazzák, és a hosszú fejlődés ellenére még mindig kialakulóban lévő, fiatal tudomány. Mi az?

Igen, a játékelmélet. De miről is van szó?

A világszerte John von Neumannként ismert Neumann János (1903-1957) és a közgazdász Oskar Morgenstern (1902-1977) az 1940-es években rakták le az alapjait. Az elmélet a racionális szereplők közötti interaktív szituációként értelmezett játékra összpontosít. Lényege, hogy az egyik játékos nyereménye a másik által megvalósított stratégiától függ.

A játék azonosítja a résztvevők identitását, preferenciáit, kivitelezhető stratégiáikat, és a stratégiáknak az eredményre, a kimenetre gyakorolt hatását. A modelltől függően számos egyéb követelmény vagy feltételezés is szükséges lehet.

Az összes szereplő cselekvései és választásai mindegyik sorsára kihatnak. Az elmélet magától értetődőnek veszi, hogy a szereplők racionálisak, és a nyeremény maximalizálására törekednek. Bármikor, amikor két vagy több játékos olyan helyzetben találja magát, hogy az eredmény, a következmények számszerűsíthetők, az elmélet segítségével meghatározhatjuk a lehetséges kimeneteket.

A játék a döntéshozó résztvevők – a játékosok – cselekedeteitől függő körülmények sorozata. A stratégia a körülményeket figyelembe vevő cselekvési terv, a fizetség pedig az egyedi kimenetek függvénye. Az adott pillanatban rendelkezésre álló információ szintén fontos tényező, akárcsak az egyensúlyi állapot, amikor a játékosok meghozták a döntéseiket, és elérték a kimenetet.

A játékelmélet Neumann és Morgenstern melletti harmadik nagy alakjáról, a munkásságáért 1994-ben gazdasági Nobel-díjat kapott John Forbes Nash-ről (1928-2015) elnevezett Nash-egyensúly az a kimenet, amelyet ha egyszer elérnek, akkor már egyik játékos sem változtathat rajta önkényesen. Egy játékban azonban nem csak egy, hanem többfajta egyensúlyi állapot is előfordulhat. Minél komplexebb, annál inkább.

Ugyan többféle (szimmetrikus-aszimmetrikus, szimultán-szekvenciális stb.) játékelmélet van, az együttműködő-nem együttműködő a legelterjedtebb. A kooperatív azt vizsgálja, hogyan folytatnak csoportok interakciókat egymással akkor, amikor csak a végeredmény ismert. Ebben az esetben inkább játékos-koalíciókról van szó, és nem individuumokról. A nem-kooperatív játékelmélet a saját céljaik megvalósításán dolgozó racionális ágensek egymás közötti tevékenységét tanulmányozza, ezek közül a legelterjedtebbek a stratégiaiak, a legismertebb pedig a fogolydilemma.

Képzeljük el, hogy ugyanazért a bűntettért fognak el két bűnözőt, de az ügyésznek nincsenek erős bizonyítékai az elitéléshez. A vallomást nem a zárkában, hanem külön-külön, más helyiségekben próbálják kiszedni belőlük. Nem kommunikálhatnak egymással. Négy kimenet lehetséges:

1. Ha mindkettő vall, öt-öt év börtönre ítélik őket.
2. Ha A vall, de B nem, A három, B kilenc évet kap.
3. Ha B vall, A viszont nem, A büntetése tíz, B-é két év.
4. Ha egyik sem vall, mindkettőt két évre ítélik el.

Legkedvezőbb, ha egyik sem vall, csakhogy nem ismerik egymás stratégiáját, úgyhogy a legvalószínűbb kimenet, hogy mindketten vallomást tesznek. A Nash-egyensúly viszont azt sugallja, hogy mindkét játékos az individuálisan legjobb, csapatként azonban a legrosszabb lépést fogja tenni.

A legtöbb gazdasági modellhez hasonlóan, a játékelmélet korlátja az az alapfeltevés, hogy az emberek saját érdekeiket figyelembe vevő és a hasznot maximalizáló racionális ágensek. Valóban közösségi lények vagyunk, tudunk is együttműködni, csakhogy a társadalmi kontextustól és a résztvevők személyétől függően, egyes helyzetekben létrejöhet a Nash-egyensúly, másokban viszont nem. 

Frissítve: 2023. december 27.

Az utóbbi évek egyik legnyugtalanítóbb jelensége a tényekkel és a valósággal gyakran köszönőviszonyban sem lévő, sokszor összeesküvés-elméleteken alapuló kamuhírek (fake news) gyors terjedése.

A kamuképek, a kamuvideók, azaz a kortárs deepfake vizuális tartalmak diadalmenetének politikai, társadalmi és gazdasági folyamatok is megágyaztak. A következmény a társadalom médiába – és úgy általában a valóságba – vetett bizalmának teljes elvesztése lehet, holott alapvetően ez a technológia önmagában nem ördögtől való.

Ez sem.

A médiakorszak egyik tanulsága és egyben alapja viszont, hogy a kép, különösen a mozgókép jóval hatékonyabb az írott szövegnél, azaz egy kamukép vagy kamuvideó erősebb hatással van a fogyasztóra, jobban befolyásolja, mint a szöveg.

Kamuképeket régóta készítenek, a mostani technológia azonban jobb és folyamatosan javuló minőséget garantál. Állóképek mellett bevett módszer filmekbe, videókba, reklámokba beilleszteni főként fejeket. Teljesen legális tevékenység, ugyanakkor a mesterségesintelligencia-megoldásokkal támogatott eljárás rossz célokra, lejáratásra, megtévesztésre, félrevezetésre, személyek manipulálására is használható. És ezzel el is érkeztünk az úgynevezett deepfake világhoz.

A kamuvideók – az előállításukhoz használt technológia, a gépi mélytanulás (deep learning) és a hamisítványok (fakes) szavakból összegyúrt deepfake-ek (mélyhamisítványok) – mindinkább (teljesen) hitelesnek látszanak, olyanok, mintha a valóságot ábrázolnák. Alkotóik általában közszereplőket, hírességeket próbálnak lejáratni, zsarolni velük. Ilyen mozgóképek bárkiről, élőkről és holtakról, sőt, soha nem élt személyekről is készíthetők. Ember alig , sőt gyakran egyáltalán nem kell már hozzájuk, mert lassan mindent elvégeznek az óriási adatsorokon gyakoroltatott mesterséges intelligenciák.

Nem minden kamuvideó deepfake: láthattunk már például Nancy Pelosi házelnököt is lassítva beszélni, hogy részegnek tűnjön, a mozgóképanyagról azonban messziről lerítt, hogy gúnyos hülyéskedés. Az „igazi” mélyhamisítvány másként készül. A mélytanulást az agyi idegsejtek hálózatai inspirálják, a kép- és beszédfelismeréstől a gépi fordításig számtalan infokommunikációs területen alkalmazott mesterséges neurális hálók őket utánozzák.

A legmodernebb kamukép-gyártó technológia, a 21. századi photoshoppolás alapja a GAN (Generative Adversarial Networks, generatív ellenséges hálózatok) is ilyen: egyik résztvevője, a generátor random zajból elkészíti például egy arc másolatát, mire a másik, a megkülönböztető bírálja a képet. A generátor tanul a visszacsatolásból, javít a felismerhetetlen arcon, a megkülönböztető ismét kritizál, és mindezt elképesztő tempóban addig folytatják, amíg a kimenet (output) élethű nem lesz, és kész a tökéletes másolat, vagy a soha nem létezett celeb hiteles képe.

Az utánzatok, hamisítványok politikai szerepe egyébként nem egyértelműen negatív, mert jó célokra ugyanúgy felhasználható, mint alantasokra. A technika személyek inkognitójának megőrzésére is hasznos, például Csecsenföldön forgattak dokumentumfilmet az ott üldözött LMBTQ-közösségről, és a riportalanyok fejét, hangját soha nem létezett személyekével helyettesítették.

Minden technológia alaptermészetéből fakadóan, a dezinformációt generáló eljárások is párhuzamosan fejlődnek a hamis valóságot felismerő megoldásokkal. Sok kamuhír-generátor eleve maga is észleli a kamuhíreket, a YouTube MI-alapú osztályozója pedig egyre hatékonyabban szűri az összeesküvéselméleteket, az egészségügyi és a klímakatasztrófával kapcsolatos hazugságokat és más, potenciálisan káros tartalmakat.

Japán, szingapúri és kínai kutatók megállapították, hogy a valódi videókon látható fejek az azokon értelemszerűen nem látható folyamatos szívverés miatt különböztethetők meg a kamuvideóktól. Az MIT egyik GAN-rendszere a kamuvideók gyenge pontjára, a textúrára összpontosít, és elég jó eredményeket ér el. Minél többet tanul, annál jobb lesz, a kamuvilágot pedig lassan teljesen megszokjuk.

Frissítve: 2023. december 27.

A döbbenetes tempóban szaporodó és fejlődő mobilalkalmazásokkal soha nem volt annyira könnyű az emberek közötti kapcsolattartás, mint napjainkban. A jelenség egyik következményeként a hálózatos rendszerek, például a közösségi hálózatok és a dolgok internete (Internet-of-Things, IoT) egyre nagyobbá, szerkezetükben bonyolultabbá válnak.

Ezeken a rendszereken, áthaladva az egyedi összeköttetéseken, különféle, esetenként egymással ellentétes információk, például pletyka kontra igazság, malware kontra biztonsági kiegészítés „rivalizálnak”. Az ilyen információpárok esetében, amelyekben a kívánt információ (jó esetben) „kinyírja” a nem-kívántat, izgalmas és komoly kihívás megválaszolni azt a kérdést, hogy a nem-kívánt infót mikor és hogyan lehet a leggyorsabban eltüntetni.

De mi az a nem kívánt infó, hogyan terjed az online dezinformáció?

A dezinformáció a propaganda része, szándékosan, megtévesztés és befolyásolás céljából terjesztett hamis információ. Néha összekeverjük a szintén hamis, de nem szánt szándékkal terjesztett félretájékoztatással.

A 2010-es években tetemesre terebélyesedett online dezinformáció kezelése a posztmodern demokráciák egyik legnagyobb kihívása. A félrevezető tartalmakat profitszerzés céljából készítik, leggyakrabban politikai célokat követnek, és rosszindulatúan verik át a felhasználót. Demokráciaszint és fejlettség függvényében, egyes közösségek, országok jobban ellenállnak neki, jobban kezelik, mint mások.

Az online dezinformáció egyik legelterjedtebb formája a kamuhírek (fake news). Ezek a hamis infók nem feltétlenül veszélyesek, egyes hoaxok (kacsa-lánclevelek) pedig annyira túloznak, hogy könnyen felismerhető a rendeltetésük: ilyenkor,(persze nem mindig) az alkotók gúnyolódnak, görbe tükröt tartanak elénk.

A kamuhírek akkor válnak veszélyessé, ha eleve a megtévesztés, személyek befolyásolása a cél, terjesztésük pedig jól kiszámított, célzott. Ezen a ponton válnak tényleges dezinformációvá, vesztik el összes szórakoztató töltetüket, és immáron egyértelműen kártékonyak.

A célzott dezinformáció azonosítása sajnos nem könnyű: egyes esetekben teljesen kitalált történetekkel szembesülünk, máskor a szövegkörnyezetből szándékosan kiragadott, túlzó adalékokkal kiegészített, a lényeget viszont kihagyó részletekkel. Ezek az „infók” nem mindig szövegesek, mert álló- és mozgóképek is könnyedén manipulálhatók, komplett iparág alakul ki körülöttük (deepfakes). Általában a valóságot ábrázolják, csakhogy egy teljesen eltorzított vetületét, számokat és idézeteket szednek ki a kontextusból, kisebbségi véleményeket többséginek állítanak be, mesterségesen manipulálják cikkek célközönségét, elérési körét.

Egyes dezinformációs kampányokat külföldről szerveznek, szándékosan és közvetve beavatkozva más országok belügyeibe. Szélsőséges csoportok összeesküvéselméletek terjesztésére is használnak nagyon fontos valós jelenségeket, eseményeket (9/11, a koronavírus-járvány stb.), amellyel egyértelműen meg akarják osztani a társadalmat. Károsak, mert felerősítenek meglévő konfliktusokat, előítéleteket, elmérgesítenek vitákat, aláássák az államilag irányított intézmények iránti bizalmat. Az értelem helyett az ösztönökre és az érzelmekre hatnak, dühöt váltanak ki.

A dezinformáció nagyságrendekkel gyorsabban terjed és hatékonyabb online, mint az analóg környezetben. A közösségi médiában bármit pillanatok alatt továbbíthatunk, lájkolhatunk, kommentelhetünk. Az internetes közegben, ha akarjuk, magunk is könnyen széles nyilvánosság számára elérhető dezinformáció gyártójává válhatunk.

2018 és 2020 között a Facebook és a Twitter 147 befolyásolási tevékenységet leplezett le. A Facebook „koordinált nem hiteles viselkedésről”, a Twitter „államilag támogatott információs műveletekről” beszélt. Az elkövetők, egyrészt, kipróbált és bevált stratégiákat alkalmaznak, másrészt, sokszor a platformok detektálási módszerére reagálva, hatékonyabb új eljárásokat dolgoznak ki.

Az általában mesterséges intelligenciák által generált profilképet használó politikai szereplők egyre nagyobb mértékben szervezik ki dezinformációs munkájukat PR- és marketinges cégeknek. De az MI kétélű fegyver, mert az „okos” technikák egyre eredményesebben segítenek a hamis tartalmak kiszűrésében is.

Mivel a humán elemzők egyre nehezebben kezelik a folyamatosan ránk zúduló információ- és dezinformációáradatot, MI nélkül ma már megoldhatatlan a probléma. A dezinformációt észlelő technikák, mint a természetesnyelv-feldolgozás nemcsak a nemzetbiztonságnak, hanem például a katasztrófavédelemnek, a közegészségügynek és általában a demokratikus folyamatoknak is komoly segítséget nyújtanak.

Frissítve: 2023. december 27.

Az agy-számítógép interfészek (BCI) technológiacsalád több szempontból is kapcsolódik az elsősorban hollywoodi disztópiákból, például a Terminátor-filmekből ismert, kifejezetten negatív érzeteket ébresztő, sőt, félelmet keltő kibernetikus organizmus (cybernetic organism), a cyborg egyelőre inkább mitikus, semmint valóságos alakjához.

A valóságban teljesen másról van és lesz szó, mint amit a mozivásznon, számítógépes monitoron láttunk.

A cyborg szót két, a NASA-nál dolgozó tudós, Manfred Clynes és Nathan Kline használta először 1960-ban. A kibernetika tudományát pedig – még a negyvenes évek második felében – Norbert Wiener találta ki: az ember és gép, gép és ember, illetve a gép és gép közötti üzeneteket és közlési lehetőségeket vizsgálta.

Az eredeti görög szó, a kübernetész kormányost jelent, viszont az abból átvett latin gubernator, és igei alakja, a gubernare már új tartalommal (irányít, szabályoz, ellenőriz) is telítődött. A római koncepció pedig alaposan eltávolodott a kormányostól, mert az útmutató kormányosból „kormányzó”, „igazgató” lett, tehát olyan személy, aki kormányoz, igazgat.

A cyborg mára kilépett a kibernetika zárt teréből, és az ezredforduló igézetében eltelt 1990-es évek cyberkultúrájának egyik központi alakjává nőtte ki magát. Határsértő (transzgresszió) és tabudöntő figurává vált, a természetes (organikus) és a mesterséges (mechanikus, kibernetikus) valóságok kerültek szintézisbe benne, az ember és a gép egyesüléséből létrejött/létrejövendő hibridről van szó.

A kezdetekben, az 1950-es évek végén, a kezdődő űrverseny korában azonban a kutatókat kevésbé foglalkoztatták a kifejezés metaforikus szintjei, hanem nagyon konkrét elképzeléseik voltak állat és gép, ember és gép kapcsolatáról, valamilyen mértékű egyesüléséről. 

Clynes és Kline a Homo sapiensnek a megszokottól eltérő, földön kívüli környezethez való alkalmazkodását, alkalmazkodási képességét vizsgálták. Arra a következtetésre jutottak, hogy – a földi feltételek világűrbe történő „exportálása” helyett – a legjárhatóbb út az emberi test mesterséges átalakítása. A történelem első valódi cyborgjainak az 1950-es évek második felében a világűrbe fellőtt, mesterségesen felerősített patkányok tekinthetők.

A cyborggá válás (cyborgizáció) folyamata négy evolúciós szinttel írható le:

• Először az emberi csontozatot helyettesítik művi úton, valami nem természetessel, például porcelánfogakkal, vagy a középkor végi kalózok kampós kezével.
• Ezután a csontozatot és a test motorikus rendszerét mechanikus eszközökkel, például mesterséges szívbillentyűkkel, a kéz szerepét eljátszó szerkezetekkel pótolják.
• A következő lépésben a bionikus kezek, lábak vagy a pacemaker a periférikus idegrendszerre csatlakoznak.
• A negyedik fázisban a központi idegrendszer tevékenységét növelő, közvetlen agy-gép interfész, mint a vakok látását visszaadni hivatott, a kortexbe épített elektródákhoz kapcsolt minikamerák, „videoszemek” jellemzők. Ezekkel a technológiákkal képességeink is kiterjeszthetők, a jövő mindent látó és halló katonái például beszéd helyett akár gondolati úton kommunikálhatnak majd egymással.

Elon Musk szerint a mesterséges intelligencia szintje meg fogja haladni a biológiaiét, és pont ezért az emberiség túlélésének kulcsa az MI-vel történő valamilyen szintű egyesülés.

Az MI (Artificial Intelligence, AI) és az intelligencianövelés (Intelligence Amplification, IA) kettőse nem ellentétpár, hanem kiegészítik egymást: folyamatos visszacsatolási hurkokban kapcsolódnak össze. Minél fejlettebb az MI, annál jobban értjük és erősíti az elmét, és minél hatékonyabb az elménk, annál eredményesebb az MI munkája.

Test és elme gépi beültetésekkel való kiterjesztése, „optimalizálása” azonban nem kockázatmentes: ezek az eszközök meghackelhetők, másrészt növelhetik a társadalmi egyenlőtlenségeket, a tehetős és a szegényebb rétegek közötti szakadékot. Prognózisok alapján ezek a következmények, illetve a teljesen cyborg-katonák kb. 2050-re válhatnak riasztóvá, úgyhogy még van időnk racionális-realisztikus szabályozást kitalálni rájuk.

Frissítve: 2023. december 27.

Gépeink egyre nagyobb mértékben hozzájárulnak a jelenlegi társadalmak fejlődéséhez, a mai Homo sapiens már elképzelhetetlen valamilyen masina nélkül, ami leginkább számítógép. De hogyan hatnak a komputerek az emberre, miként befolyásolják közvetlenül a létünket, milyen ma és milyen lesz holnap a viszonyunk hozzájuk? Hogyan állunk ahhoz az eszközhöz, amelyet a 20. század egyik legnagyobb hatású gondolkodója, Marshall McLuhan (1911-1980) agyunk – elménk? – kiterjesztésének tartott (szerinte minden egyes high tech gép valamely testrészünk, érzékszervünk meghosszabbítása)?

Ezeket a kérdéseket, részben metaforikus, jelképes, másrészt egyre konkrétabb kapcsolatokat vizsgálja az ember-számítógép interfészek (brain-computer interfaces, BCI) tudománya, amelyet neurális irányító, elme-gép, közvetlen neurális, agy-gép interfésznek is neveznek.

A BCI közvetlen kommunikációs csatorna a valamilyen infokommunikációs módszerrel „felerősített” vagy „bedrótozott” agy és egy külső eszköz között. Ezeket a megoldásokat gyakran használják agykutatásra, kognitív és érzékszervi-motorikus funkcióink tanulmányozására, feltérképezésére, támogatására, kibővítésére vagy éppen – és a technológia jelenlegi állása mellett – a helyreállítására.

A BCI kutatások az 1970-es években kezdődtek, a kifejezés is abból az időből származik: a Los Angelesi Kaliforniai Egyetemen (UCLA) dolgozó Jacques Vidal használta először, 1973-ban.

Az agykéreg plaszticitása miatt, a beültetett eszközökből érkező jeleket – miután a szervezet befogadta ezeket az eszközöket – az agy képes természetes érzékelők üzeneteiként kezelni. Állatokon végzett sokéves kísérletezést követően, az 1990-es évek közepén jelentek meg az első ilyen célú humán technikák, először ekkor implantáltak emberbe neuroprotézis-jellegű készülékeket.

A BCI sokkal reálisabb és életszerűbb egy-egy elvileg kivitelezhető, a valóságban technikai okok miatt mégis megvalósíthatatlan, inkább sci-fi fantáziának tűnő megoldásnál, például a fejátültetésnél vagy az elme a kicsit távolabbi jövőben történő merevlemezre töltésénél. A technológiacsalád egyes gerincsérülések és más bénulások esetében már most is működik, sőt, bizonyos játékok is irányíthatók vele. Sokszor döcögve, és csak ideig-óráig, de az előjelek egyértelműen bíztatók.

A frontális lebenyből az idegsejtek elektromos működését valósidőben felvevő enkefalográffal szerezhetünk be adatokat az agyhullámokról. Ezeknek az adatoknak a segítségével a régebbi módszereknél például jóval pontosabban osztályozhatunk tudat- és érzelmi állapotokat.

Az agy-számítógép interfészes technológiák fejlődése az 1990-es évektől töretlen, fejlesztésükben és működtetésükben egyre komolyabb szerepet játszik a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás, és a kvantumszámítógépek szintén meghatározó funkciót tölthetnek majd be.

Az agy-számítógép interfésztechnológia azonban annál az egyszerű oknál fogva sem lehet tökéletes, mert az agyból érkező jelek túl bonyolultak, sokszor nehéz dekódolni őket – és mert az agykutatás az ígéretes eredmények ellenére is, eléggé gyerekcipőben jár még. A BCI például robotikus végtagokat is segít vezérelni, mozgásuk azonban lassú és eléggé megmosolyogtató. Valamilyen bénulásban szenvedőkön viszont máris sokat segíthetnek ezek az egyre okosabb interfészek.

Egy, a bal karját 2005-ben elveszített floridai férfi például a gondolataival irányított műkarral él. Ez azért lehetséges, mert az agyhoz kapcsolt mesterséges ideghálókkal, idegi dekóderekkel a művégtagok minősége feljavul, működésük egyre hatékonyabbá válik.  

Hamarosan a jelszó begépelése mellett/helyett, bőr alá ültetett rádiófrekvenciás azonosító (RFID) eszközökkel is kinyithatunk ajtókat. Különösen bíztató, hogy sok kutatóműhelyben fejlesztenek már a koponyába történő nyílt sebészi beavatkozás nélküli (nem invazív), például az aggyal valamelyik nyaki éren keresztül kommunikáló implantátumokat.

Úgy válunk kibernetikus organizmussá, cyborggá, hogy észre sem vesszük. A BCI természetesen nemcsak az ember-gép, de az ember-ember kommunikációt is forradalmasítja.

Frissítve: 2023. december 27.

Változatos, tudományos és áltudományos módszerekkel (zacc, csillagok állása, tarokk kártya kontra szakértői panelek, számítógépes modellezés stb.) az emberiség ősidők óta kutatja a jövőt, személyek és intézmények idő előtt szeretnék megtudni, hogy mit tartogat számukra a sors.

A terület a 20. század első felében kezdett tudománnyá válni, mára teljesen elfogadott, az infokommunikációs technológiák egyrészt a vizsgálat tárgyaként, másrészt a vizsgálathoz szükséges technikai apparátusként, egyaránt kitüntetett szerepet játszanak benne.

A tudományos igényű jövőkutatás legelterjedtebb formája ma a jövőkép-készítés. Világszerte alkalmazzák, az előrejelzések az általánostól (például az információs társadalom technológiáinak fejlődése az Európai Unióban, Új-Zéland 2035-ben) az egészen speciálisig (például flamand élelmiszeripar, ír régészet), illetve egy-két speciális területet elemezve az egészre következtetve (például az európai ipar változása 2025-ig, speciális szektorokra fókuszálva) a legszerteágazóbb területeket érintik. Általában a rövidtávnak számító 3-5-től a középtáv 25-30 évig terjedő időintervallumra vonatkoznak. Ennél hosszabb távra már kockázatos, és inkább jóslás. Arthur C. Clarke szerint már öt évnél hosszabb távra sem lehet prognosztizálni.

Nemzetközi, nemzeti, regionális, vállalati szinten egyaránt egyre több a kockázati tényezőket figyelembe vevő stratégiai döntéshozást, tervkészítést, prioritások megfogalmazását, beruházásokat és projekteket megalapozó/előkészítő jövőkép.

A legbevettebb módszer forgatókönyv, gyakran több alternatív szcenárió elkészítése. A hajtóerő-elemzésre (amelyek lehetnek politikaiak, gazdaságiak, társadalmiak és technológiaiak, PEST) és a forgatókönyvírásra komoly szakmai előkészítés (módszertan kidolgozása, jövőbeli lehetőségek és szükségletek azonosítása, szakértői panelek, Delphi stb.) után kerül sor. Az alkotói folyamat általában a következő sorrendben megy végbe:

• stratégiai kérdések megfogalmazása,
• a változások hajtóerőinek azonosítása,
• legfontosabb trendek meghatározása,
• várható hatások és bizonytalanságok elemzése,
• a forgatókönyv logikájának, „szabályainak” kidolgozása,
• a forgatókönyv(ek) elkészítése.

Tanulságos, de egyelőre ritkán alkalmazott megoldás a fejlődés „normális” (business as usual) menetét drámai módon felborító, alig észlelhető, „gyenge” előjelekből (weak signals) kikövetkeztethető ún. wild card-ok bevezetése (ilyen volt például a 2008-as pénzügyi válság, az Iszlám Állam, vagy ma a  Covid-19). Szintén nem gyakori, de érdekes kezdeményezés jövőbeli termékek megtervezése és értékesítése. Wild card-ok és terméktervezés egyaránt példák arra, hogy jövőkép-készítésre forgatókönyvek mellett más megoldások is lehetségesek.

Az Európai Unióban döntéshozó szervek és személyek – uniós és nemzeti szinten egyaránt – komoly jelentőséget tulajdonítanak a kontinensen több évtizedes múltra visszatekintő jövőkép-készítésnek. Gyakorlatilag az Unió összes államában léteznek ilyen jellegű törekvések; legnagyobb számban Németországban és a skandináv államokban, de Máltától kezdve Bulgáriáig, Lengyelországtól az uniós felvételt évek óta kérelmező Törökországig más államokban is komoly állami támogatásban részesülnek a foresight, vagy az azokat bevezető pilotkezdeményezések.

A szponzor szerepkört – a projekt volumenének függvényében – az Európai Unió és annak különböző szervezetei, az érintett államok, minisztériumok, regionális szervezetek, állami intézmények és magáncégek, ipari és akadémiai szereplők, általában többen töltik be.

Világszervezeteknél (ENSZ, UNIDO stb.) szintén bevett a jövőkép-készítés. Európából kilépve, az amerikai kontinensen, az Egyesült Államok és Kanada mellett – az utóbbi évtizedben – főként Brazíliában hódított teret. Az ázsiai országok közül az ötévente nagyszabású (többezer résztvevő bevonásával) tudományos-technológiai előrejelzést készítő Japán, a Japántól nem sokkal lemaradó Dél-Korea, a 2002-ben alapított világhírű „think tank”, a Mumbai-székhelyű Strategic Foresight Group jóvoltából India, valamint Szingapúr, Tajvan és Thaiföld, míg az afrikai kontinensen a Dél-afrikai Köztársaság számítanak a terület élenjárójának.

Frissítve: 2023. december 26.