Láncreakció

A Leia hercegnőt megszemélyesítő Carrie Fisher halála utáni szerepvállalása a Star Wars sagában csak villámkérdés lett volna fő témánk, a Deepfake előtt, de a résztvevők inkább hosszan tárgyaltak a kultikus filmfolyamról, még a legendás rajongói nézési sorrend is előkerült. Aztán szóba hoztuk a Deepfake definícióját, filozófiai kérdéseit (egyebek mellett József és Putifárné történetét, amit Előd feltételezésével szemben igenis sokszor hoztak elő a sajtóban a #metoo kapcsán), technológiai alapját, a Generative Adversarial Networköt (GAN), annak használati eseteit és végül a jövőjét.

Kedvenc matematikusaink közül emlegettük Conwayt, Erdős Pált, Ada Lovelace-t és Florence Nightingale-t, aztán Kiss Jánost, Tóth Lajost és Prószéky Gábort is, de mindezt csak azért, hogy megbeszélhessük az MI tudomány szürke eminenciását, Patrick H. Winstont, aki legendás előadó volt és az MIT AI Lab vezetője huszonöt éven át, miután átvette a posztot Marvin Minskytől. Szóba került egy pár éves előadása az előadásról, How To Speak címmel, valamint a remek 6.034-es kurzus. 

Második témánk a DALLE-2 és egy vicceket megmagyarázni képes algoritmus, amelyekben közös, hogy elsőre megdöbbentő képességekkel bírnak, de nem veszik el az emberek munkáját.

Az ingatlanárbecslést mesterséges intelligenciára bízó kereskedő botok ma már az USA ingatlanpiac egy százalékát uralják, de mi kételkedünk abban, hogy itt van létjogosultsága a mesterséges intelligenciának. Ennek kapcsán viszont előkerült a legközelebbi szomszéd analízis, az SPSS ősrégi modulja, és a túlélésvizsgálat. Másik témánkat a Portfolio cikke szolgáltatta: az olyan szuperappok, mint példul a kínai WeChat és AliPay, az indiai Paytm, a vietnámi Zalo, vagy a dél-koreai Kakao, igyekeznek a falaikon belül, azaz ökoszisztémájukban tartani a felhasználót azzal hogy az alapfunkció mellett már számos más mindennapi használatú tevékenységet, például fizetést kínálnak. Ennek kapcsán Előd megemlítette Parkinson Kelet és Nyugat című könyvét, beszéltünk a fejlődési lépcsőfokok átugrásáról és a felhasználó profilozás természetes és mesterséges korlátairól, valamint a tracking cookie-k megszűnéséről is.

Yang Győzővel, a Nyelvtudományi Kutató Központ és a Pázmány Péter Katolikus Egyetem kutatójával fő kutatási területéről, a nyelvi modellekről, a transformerekről, a word2vec hasznáról, a nyelvi korpuszok lehetőségeiről és az egyes algoritmusok gyakorlati alkalmazásairól beszélgettünk.

A Clementine évi rendes adattudományi konferenciája záróeseményeként a Láncreakció legénysége igyekezett összefoglalni a nap folyamán elhangzott előadások számukra fontos tanulságait. Esett szó szuperszámítógépekről a meteorológiában és banki fealadatoknál, data literacyról, adatvizualizációról a bűnüldözésben, CPU-ról GPU-ra portolásról, a data fabric és az etikus AI fogalmairól, lyukkártyákról és arról, lehet-e egy jó adattudósból tűzoltó.

Eheti vendégünkkel, Yang Győzővel, a Nyelvtudományi Kutató Központ és a Pázmány Péter Katolikus Egyetem kutatójával a Quora.com-on felmerülő, adattudománnyal és gépi tanulással foglalkozó kérdéseket és válaszokat beszéltük ki. Van-e fontosabb feladat egy gépi tanulással megoldható projekt során, mint a legjobb algoritmus kiválasztása, hogy ismerjük fel a jó adattudóst öt kérdés segítségével, hogy teljesítene Andrew Ng a Kaggle-ön, miért tartja a Google a legfontosabb gépi tanulási szaktudásnak az SQL ismeretét, végül megéri-e adattudósként dolgozni az olyan szabadúszást támogató platformokon, mint az Upwork? Emellett pedig bejelentettük a május 19-iki dataSTREAM 2022 konferenciát és a linket, ahol hallgatóink regisztrálhatnak.

Újra Tikk Domonkos, a Gravity alapító ügyvezetője volt a Láncreakció vendége. Ezúttal arról beszélgettünk, hogyan működik az ajánlórendszer-üzlet, kik a versenytársak, mit lehet tudni az ügyfelekről, milyen üzleti modellek válnak be, és mi lehet a jövője ennek a szegmensnek. Mellékesen jártunk egy kicsit a startupok céljai és megközelítései körül és azt is megbeszéltük, volt-e nagy váltás a Gravity életében?

Eláruljuk, tudunk-e biflázni, aztán megkeressük a különbségeket a felügyelt, felügyelet nélküli és megerősítéses tanulás között, így előkerül a MENACE és a próbálgatással tanuló önvezető autó. Beszélünk a blackbox és whitebox eljárások közötti tudásbéli és morális különbségről, valamint kínálunk egy bónusz darts-táblát, amivel eldönthetjük, milyen megközelítéssel álljunk neki egy MI problémának. 

Ebben az epizódban rácsodálkoztunk a világban található adatmennyiségre és az adatforgalom nagyságára, ennek mérőszámaira, illetve a mérés, pontosabban a becslés módszertanára, de előtte megbeszéltük a könyv illatát, a lyukszalag tapinthatóságát és az időtálló adattárolás nehézségeit, valamint azt is eldöntjük, az elektron hadron vagy lepton-e inkább?

Vendégünk volt Tikk Domonkos, a Netflix Prize híres versenyének második helyezett csapatából alakult, ajánlórendszerek fejlesztésével foglalkozó magyar cég, a Gravity alapító ügyvezetője. Beszélgettünk a Netflix versenyről, az ajánlórendszerek működéséről, történetéről, az üzleti modellről és arról, hogyan tud egy magyar vállalat bekerülni az észak-amerikai tenderekre.