Háromrészes fogalom-boncolgató sorozatunkban a múltkori komplexitás után most az entrópiával foglalkozunk. Mi köze a közgazdaságtannak a termodinamika második főtételéhez, mi az a másodfajú örökmozgó, miért természetes a páratlan zoknik számának növekedése és hogyan viszonyul a nemnövekedés elmélete a gépi tanulásba vetett idealista hithez? Ezek a kérdések vezetnek el a romló teljesítményű gépi tanulási rendszerek karbantartási igényéhez, s közben megismerkedünk Nicolas Georgescu-Roegen közgazdász munkásságával a nemnövekedés gondolata körül és az Atomcsill Youtube-csatornával is.

Vendégünk volt Mihajlik Péter, a BME TMIT beszédtechnológiával foglalkozó kutatója, akitől megtudhattuk, hogy mi volt a sláger az idei InterSpeech konferencián, mit kezd a dadogással az OpenAI Whisper nevű beszédfelismerő rendszere, mennyire nehéz a kis nyelvek leiratozása, mire jók a transformerek a generatív AI rendszereken túl, hogyan tanították fel a GPT-ket, hogyan lehet emberi beavatkozás nélkül címkézett adattal tréningezni ezeket a modelleket, és milyen esélyei vannak a magyar kutatóknak a gigacégek megoldásaival szemben?

Mi takar a komplexitás fogalma és miért fontos ez egy MI projekt esetében? Mennyire lehetne újrateremteni a technikai civilizációt egy mai Rejtelmes Szigeten vagy a ⁠Youtube-on⁠? Mi újság a ⁠japán cipzár-monopóliummal és miért kínos, hogy a ⁠Klarna⁠ azzal dicsekszik, MI-vel helyettesíti dolgozói felét? Miért szeretjük a svájci órákat és a simára nyírt gyepszőnyeget? Ezen kérdések megválaszolása közben előkerült John Henry Holland⁠, Boda Dezső⁠, Stuart Kauffman⁠, Barabási-Albert László ⁠kitűnő jegyzete⁠ a hálózatok tudományáról, Joseph Tainter⁠ és az Airbus A350 akadozó hajtóműve⁠ is.

A nyár a tech óriások generatív MI-re alapuló fejlesztéseinek bejelentéseiről szólt: az Apple, a Google és a Meta is bemutatta a következő hónapokat meghatározó újításait. Az Apple Intelligence  és a Google Pixel telefonok is elhozzák nekünk az okosodó asszisztenseiket és számos kétséges értékű új apróságot. A Meta SAM 2 (video szegmentálás) és Llama 3.1 (LLM) már nagyobb lépéseknek érződnek, ráadásul Zuckerberg az open source-ra esküszik (ebben társa Daniel Ek Spotify-vezér). Mindezek mellett megnéztük a GPT 4o audió képességeit és ettől már tényleg letettük a hajunkat.

Két mainstream sajtótéma is számot tarthatott az adattudós közösség érdeklődésére az elmúlt hetekben. Az egyik a brit Bill Gates-ként is emlegetett, az ⁠Anatomy cég 2011-es eladása miatt perbe fogott⁠ Mike Lynch Bayesian nevű vitorlásának ⁠gyanús katasztrófája⁠, a másik a véleménykutatásra szakosodott FiveThirtyEight körüli ⁠adok-kapok⁠. A kettő között a kapcsolatot ⁠a statisztika egyik alapvetéseként számon tartott elmélet⁠ és kidolgozója, ⁠Thomas Bayes⁠ adja. Mi történhetett a Bayesian szuperjachttal és mit mondott az 538-alapító pókeres ⁠Nate Silver Ezra Klein podcastjában⁠ az amerikai elnökválasztás esélyeiről?

Ez a beszélgetés két szöveg harapófogójában született: a Portfólió interjút készített dr. Szócska Miklós korábbi egészségügyért felelős államtitkárral, a Wikipedián pedig meglepő olvasmánynak bizonyult az EESZT-ről szól szócikk. Az állam által felügyelt egészségügyi adatgyűjtés vajon a modern gyógyítás alapja, az egészségügyi MI táptalaja, vagy a GDPR-ral durván szembeforduló, az állampolgárokra veszélyes gyakorlat? Mit mond erről dr. Alexin Zoltán, a téma szakértője? És mennyire rémült a két műsorvezető? 

Ezen a héten Szűcs István járműipari mérnök, közgazdász volt a vendégünk, aki éppen az elektromos autók emisszió-számításából írja disszertációját, miközben youngtimer Porschékat és BMW-ket gyűjt és hiába imádja a V8 hangját, a stúdióba elektromos rollerrel érkezett. Érett technológia-e a villanyautózás, jól szabályozza-e az EU a járműgyártást, lenyom-e minket Kína, szükség van-e a teljes önvezetésre és miért lenne üdvös a kétezer forintos benzinár? Az autózás iránt affinis hallgató berögződéseket elegánsan tagadó, eredeti szempontokat felmutató véleményt hallhat olyasvalakitől, aki 15 éve az autógyártás kellős közepén dolgozik.

Kapcsolódó epizódok:

Hogyan lett trend manapság a jól menő karrier feladása, hogy valami gyökeresen másba kezdjünk? Hogyan lett ez lehetséges és vajon milyen okok állnak a háttérben? A kérdés egy videó kiugró nézettségét látva jutott eszünkbe, ahol egy MIT-n végzett idegsebész mesél a szúnyogok felhőjében állva arról, miért lett elege a munkájából. Arra is rácsodálkozunk, hogy sorra érkeznek a legváltozatosabb szakmákból az adattudományba, "mert az olyan érdekes". Van ennek köze a Z generáció munkához való viszonyához? És a nyugati világ értékválságához? Erről vitáztunk olykor szenvedélyesen ebben az epizódban.

Kapcsolódó epizódiok:

Jim Simonst szokás a legokosabb milliárdosként emlegetni, hiszen egyaránt ismeretes a 35 éven át a piacot megverni képes befektetési alapjairól, és komoly tudományos teljesítményéről a matematikában a kvantumtérelmélet terén. Tragédiáktól kísért magánéletét a munkába bújva egyensúlyozta ki a zoknihordásról praktikus okokból lemondó, szuperjachtját Archimedesnek keresztelő tudós, akinek Renaissance Technologies nevű cégcsoportja olyan titkot őriz, amelynek segítségével szembe mehet a hatékony piacok elméletével. A 2024 májusában elhunyt Simons életét ez a könyv, üzleti sikereit pedig ez a podcast mutatja be a legrészletesebben.

Schäffer Krisztián útja az elmúlt pár évben az aijunior.dev önmagát programozó MI-eszköztől a legacy kódok elsajátításáig vezetett, s közben megalkotott egy a gépek, mint önálló életforma létezésének alapgondolatával foglalkozó vallás alapjait. Szükség lesz-e még programozókra, betegápolókra vagy vállalkozókra, avagy minek nézné egy földönkívüli kutatócsoport a Földön szaladgáló kerekes lényeket?

Kapcsolódó epizódok: