A mesterséges intelligencia (MI) mára nem csupán tudományos kísérletek terepe, hanem egyre több gyakorlati alkalmazás szerves része – különösen a mezőgazdaságban. Tóth Gergő a PREGA X 2025 konferencián tartott előadásában őszintén és kritikus szemmel vizsgálta meg, hogyan alakul a mesterséges intelligenciáról alkotott elképzelésünk a való élet kihívásai tükrében. Előadásának központi gondolata: az MI használata önmagában nem jelenti azt, hogy a megoldás automatikusan jó, vagy hogy jobbá teszi az embert.


Elvárások vs. valóság

Az MI bevezetésével kapcsolatban számos idealizált elképzelés él a köztudatban: növekvő profit, csökkenő költségek, emberfeletti teljesítmény. Azonban a valóság gyakran jóval árnyaltabb és bonyolultabb. A rendszerek működtetéséhez hatalmas mennyiségű adat szükséges, az infrastruktúra kiépítése és az adatgyűjtés megbízhatósága pedig kulcsfontosságú.

A gyakorlat tanulságai

Tóth Gergő részletesen bemutatta, milyen hibákból tanultak az évek során. Az első MI-modelljük például az állatok életkorát használta súlybecsléshez. Mivel az életkor és a súly között természetes korreláció van, a rendszer lényegében csak az életkort „tanulta meg”, így a valódi méretkülönbségeket figyelmen kívül hagyta. Ez jól mutatja, mennyire fontos az adatban rejlő összefüggések alapos vizsgálata – különben félrevezető eredmények születhetnek.

További nehézséget jelent a rendszerek kiszámíthatatlansága és megfoghatatlansága: az algoritmusok viselkedése gyakran nem egyértelmű, az eredmények időnként nem várt irányba mutatnak, a modell reakciója pedig nem mindig jól értelmezhető.

Fejlesztési szemlélet és tanuló rendszerek

A Birdwatcher terméke nem egy kész, lezárt megoldás – sokkal inkább egy folyamatosan fejlődő rendszer. A csapat minden paramétert alaposan megvizsgál, mielőtt beépíti a modellekbe, így igyekeznek elkerülni a „feketedoboz” hatást. A fejlesztés alapja egy moduláris, skálázható szemlélet, ahol minden új funkció egy konkrét problémára ad választ, nem pusztán azért készül, mert „AI-t használni menő”.

Viselkedéselemzés: lehetőségek és korlátok

A viselkedéselemzés egy ígéretes, de nehezen validálható terület. Például ha a rendszer kimutatja, hogy a madarak naponta két órát töltöttek az etetőnél, ezt rendkívül nehéz visszaellenőrizni emberi erőforrással. Emellett az is problémát jelent, ha az algoritmus nem valós időben dolgozza fel az adatokat – hiszen egy napos késéssel kapott információ a döntéshozatalban már sokszor használhatatlan.

Az előadás zárásaként Tóth Gergő felidézte az AMARA-törvényt, amely szerint rövid távon hajlamosak vagyunk túlbecsülni a technológiák jelentőségét, hosszú távon pedig alulértékeljük azt. Ezért is fontos, hogy ne vakon kövessük a trendeket, hanem valódi problémákra fejlesszünk megoldásokat. A cél nem az, hogy MI-t használjunk – hanem az, hogy értelmes és működő rendszereket hozzunk létre.

Az előadást egy inspiráló idézet zárta:

A siker nem végleges. A kudarc nem végzetes. A folytatáshoz szükséges bátorság az, ami igazán számít.

Ez a mondat tökéletesen összefoglalja a Birdwatcher fejlesztőcsapatának hozzáállását: a technológia iránti alázatot, a tanulási hajlandóságot és a hosszú távú elköteleződést az értelmes innováció iránt.

Indexkép: shutterstock.com