Dr. Kollár Csaba PhD: A mesterséges intelligencia jelene és jövője a katonai és a polgári képzés fókuszában A Generációspecifikus Oktatásmódszertani Konferencián tartott előadás prezentációja időpont: 2021. szeptember 28. helyszín: Stefánia Palota és Honvéd Kulturális Központ, Budapest

1. Generációspecifikus Oktatásmódszertani Konferencia
2021. szeptember 28.
Stefánia Palota és Honvéd Kulturális Központ
Budapest
Dr. Kollár Csaba PhD
A mesterséges intelligencia
jelene és jövője
a katonai és a polgári képzés
fókuszában

2. BEMUTATKOZÁS

3. információbiztonság
humán aspektusa
biztonságtudatosság
fejlesztése
ember-robot interakció
emberi oldala
intelligens városok és
épületek
mesterséges intelligencia
• Hogyan jutottunk el a
mesterséges intelligencia
korába?
• Milyen területeken lehet
találkozni a mesterséges
intelligenciával?
• Hogyan tanul a mesterséges
intelligencia?
• Hogyan tanít a mesterséges
intelligencia?
• Hogyan használható fel a
polgári és katonai képzésben a
mesterséges intelligencia?
A mesterséges intelligencia társadalmi vetületei
gazdasági hatásai

4. Bevezetés

5. Az MI néhány formája
Watson
Sophia
Deep Blue

6. Adatok
Rengeteg adat áll rendelkezésre, ezek mennyisége folyamatosan növekszik
Számítási kapacitás
Olyan számítások is elvégezhetők belátható időn belül, amire tíz évvel ezelőtt
még a szuperszámítógépek sem voltak képesek
Algoritmusok
A mesterséges intelligenciát támogató algoritmusok, statisztika és
valószínűségszámítás, regressziós modellek, klasszifikáció, klaszterizáció,
lágyszámítási módszerek megjelenése a gyakorlati, összetett, komplex, bonyolult
problémák megoldásában
Szinergia
Technológiák fejlődése és összekapcsolása
MI – miért most?

7. • Testen viselhető okoseszközök (óra, cipő, póló, külső
„csontváz”)
• Testben levő okoseszközök (implantátumok,
egészségügyi monitoring)
• Hordozható okoseszközök (telefon, tablet)
• Humanoid/animoid robotok
• Intelligens (önvezető) autók, járművek
• Intelligens épületek/létesítmények (domotika)
• Intelligens szervezetek/vállalatok
• Intelligens település/város
• Intelligens ország/társadalom (kínai TKR)
• Intelligens Föld
Az MI léptékei

8. • Domotika – intelligens épületek
• Nagyvárosok, megapoliszok
• Közlekedés
• Önvezető járművek
• Társadalmi értékelő rendszerek
• Környezetvédelem
• Mezőgazdaság
• Egészségügy, gyógyszeripar
• Gazdaság, pénzügyek
• Hon- és rendvédelem
• Kiberbiztonság és informatikai rendszerek
• Oktatás, képzés, továbbképzés
• Ipar 4.0, 5.0
Az MI fontosabb felhasználási területei

9. 1. az emberek és aktivitásaik észlelése
2. a verbális kifejezések generálása (beszéd), illetve a
beszéd megértése
3. nonverbális kifejezések generálása, illetve a
nonverbális jelzések megértése
4. az érzelmi állapotok modellezése, kifejezése és
megértése
5. a szándékos cselekvések felismerése és közvetítése
6. együttműködés az emberekkel
7. navigálás (fizikai helyzetfelismerés) az emberek
környékén és környezetében
8. társadalmi kontextusban tanulni az emberektől
AZ MI mérföldkövei

10. 1. Nem nyújt semmilyen segítségét, mindent az ember csinál.
2. Teljes körű cselekvési alternatívákat kínál.
3. Leszűkíti a cselekvést néhány választási lehetőségre.
4. Egyetlen tevékenységet/műveletet végez.
5. Végrehajtja a műveletet, ha az ember jóváhagyja azt.
6. Mielőtt a műveletet végrehajtaná, lehetőséget ad az embernek,
hogy azt megvétózza.
7. Automatikusan hajtja végre a műveletet, de erről feltétlenül
tájékoztatja az embert.
8. A művelet automatikus végrehajtás után csak akkor tájékoztatja az
embert, ha az kéri.
9. A művelet automatikus végrehajtása után csak akkor tájékoztatja az
embert, ha ilyen döntést hoz.
10.Maga dönt el mindent, automatikusan működik, figyelmen kívül
hagyva az embert.
A gép autonómiája – a számítógép…

11. MI
Felhő alapú
számítástechnika
Robotizáció,
drónok
0110101
1101010
1101010
BDA
Mobil
Biztonság(i kamerák)
Közösségi média
AR, VR, MR
(I)IoT és szenzor
Vezetékes és vezeték-
nélküli hálózatok
Kapcsolódó technológiák és alkalmazások
GIS, GPS

12. Az ember
tanítja a
gépet

13. 1. Felügyelt tanulás
1. Jó válaszok előre megadva, MI jósol
2. Tréningadatbázis
2. Nem felügyelt tanulás
3. Félig felügyelt tanulás
4. Megerősítéses tanulás
Problémák, kérdések:
• Mit kellene megtanítani a géppel?
• Mikor engedhetjük, hogy a gép nem felügyelt módon is tanuljon?
• Milyen a tanulói környezete a gépnek?
• Mennyi ideje van a gépnek/embernek, hogy a gép tanuljon?
• Alul-, illetve túltanulás veszélye
Gépi tanulás

14. Gépi tanulás sémája
TANULÁS
FELHASZNÁLÁS, ALKALMAZÁS
ELLENŐRZÉS, FEJLESZTÉS
Tanító
adatbázis
Tanuló
algoritmus
Modell
Adatok Modell
Információ
az adatokról
Információ
az adatokról
Algoritmus
módosítása
Modell 2.
Új adatok
(tanító ab 2)
Adat-
vizualizáció

15. Az MI tanítja az embert

16. 1. Személyre szabható az oktatás
2. Gazdag és interaktív tananyagtartalmak
3. Feladatok automatizálhatósága
4. Személyre szabható és folyamatosan aktualizálható tutorial
rendszerek
5. Személyes és speciális tanulói igények kielégítése
6. Tréningek beilleszthetősége a napi munkafolyamatokba
7. Ismeretegységek/tartalmak (közel) valós időben történő
módosításának lehetősége
8. A képzés és a tréning hatékonyságának folyamatos mérése
Az MI alkalmazása az oktatásban

17. 1. Tananyagok 24/7-ben történő elérésének lehetősége
2. Tananyag iránti jobb elköteleződés
3. Nagyobb tanulói aktivitás
4. A tanulóra nehezedő nyomás mérséklődése
5. Minőségibb ismeretátadás
6. Interaktivitás
7. Biztonságos tanulókörnyezet
• Veszélyes helyzetek/szituációk biztonságos kipróbálása
8. MI alapú kiber-szocializáció
9. MI tutor elérhetősége
Az MI előnyei a tanuló számára

18. Fontosabb stációk
0-14
14-18
18-20(22)
23-65
65+
Gimnázium,
szakmunkásképző,
technikum
Bölcsőde,
óvoda,
általános
iskola
Alapszak,
gimnázium
utáni
szakmatanulás
21(22)-23(24)
Mesterszak,
másik
alapszak,
munkába
állás
Munkába
állás,
munka
mellett
tanulás,
belső
képzések
Nyugdíjas
évek

19. Példák

20. Fordítás, személyre szabott tartalmak, (média)szocializáció

21. Csalásdetektálás dolgozatírás közben

22. Agyhullámok érzékelése – ismeretelsajátítás ellenőrzése

23. Motorjavítás elsajátítása

24. Katonai repülőgép karbantartásának elsajátítása

25. Holografikus taktikai „gyakorlótér”

26. Üzemeltetés begyakorlása terepen

27. MI-vel támogatott gyakorlóruha

28. Katonai pilóta kiképzése

29. Gyakorlótér a hangárban/csarnokban

30. Szimulációs „játék”

31. Testen levő szenzorok adatai a kiképzésen levő katona aktuális
fizikai állapotáról

32. Kiberhadviselés képzés/gyakorlat

33. Kitekintés
a jövőbe

34. • Biztosabb döntés a rendelkezésre álló robosztus
adatmennyiség közel valós idejű elemzésének
köszönhetően
• Katonára helyezett szenzorok és aktuátorok: katona
képességeinek kiterjesztése
• Egyre varratmentesebb együttműködés ember és gép
(robot/MI) között
• Egyre valósághűbb szimulációs/tréningkörnyezet
• Rejtett pszichikai tulajdonságok/betegségek időben
történő felismerése
Az MI jövője a katonai és polgári képzésben és a gyakorlatban 1.

35. • Képernyő előtt ülő katona = szenvtelen gyilkos?
• Kiberhadviselés új területe: az ellenség mesterséges
intelligencia rendszereinek támadása, a MI rendszerünk
elleni támadás kivédése
• Behozni a katonát a veszélyes műveleti területről a
biztonságos vonalak mögé, helyette a robot harcoljon
• Az emberi szándék felismerése még annak megtétele
előtt
• Elfogadjuk a MI javaslatát éles helyzetben?
Az MI jövője a katonai és polgári képzésben és a gyakorlatban 2.

36. Köszönöm megtisztelő figyelmüket!
Dr. Kollár Csaba PhD
kibernetikus, tudományos főmunkatárs, ÓE Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar
szakértő, Magyar Hadtudományi Társaság
https://www.linkedin.com/in/drkollarcsaba | http://www.slideshare.net/drkollarcsaba

37. • https://coolwallpapers.me/2634222-robot.html
• https://pixabay.com/illustrations/web-network-information-technology-4869856/
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-jlsri/download
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-qxupv/download
• https://pixabay.com/photos/robot-teacher-blackboard-class-6405858/
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-ebzxw/download
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-embpz/
• https://www.youtube.com/watch?v=CxoczR8-mwU
• https://www.youtube.com/watch?v=JMLsHI8aV0g
• https://www.youtube.com/watch?v=TfCVkmAmTqA
• https://www.youtube.com/watch?v=rNuzONUFLTg
• https://www.youtube.com/watch?v=XTV13SDWB-g
• https://www.youtube.com/watch?v=ev2j6KFZ-Ys
• https://www.youtube.com/watch?v=r1m68B53jek
• https://www.youtube.com/watch?v=HwWiLH20Q6Y
• https://www.youtube.com/watch?v=-SP6a77KvB8
• https://www.youtube.com/watch?v=1xPxnuLk-JA
• https://www.pxfuel.com/en/free-photo-jnxcb
A felhasznált képek forrása