NEMSOKÁRA OTTHONÁBAN? A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉRZÉKELÉSE A MINDENNAPOKBAN

Hasonló dokumentumok
FELHŐTLEN GYERMEKKOR

A GENERÁCIÓK MEGKÖZELÍTÉSE ÉS ÖNREFLEXIÓJA

ISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK

ISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK

A KÉPERNYŐNEMZEDÉK MÉDIAIDENTITÁSA. Székely Levente

Közvélemény-kutatás a védőoltások megítéléséről január 3-9. Készült 1000 fő telefonos megkérdezésével, országos reprezentatív mintán

A minőségügy új kihívásai az ipar 4.0 tükrében

A magyar lakosság 40%-a ül kerékpárra több-kevesebb rendszerességgel

Bevezető milyen információkkal rendelkezik a magyar lakosság ezekről a termékkategóriákról Módszertan:

Klímaváltozás és gazdálkodói adaptáció

TÉVÉNÉZÉS AZ INTERNETEN

Új módszertan a kerékpározás mérésében

Jelszavak 2011-ben. Milyen jelszavakat használnak a magyar internet-felhasználók?

A közvélemény a szintetikus anyagok egészségügyi hatásairól

FIATALOK HELYBEN MARADÁSA- MOBILITÁSA A MAGYAR IFJÚSÁG KUTATÁS 2016 ALAPJÁN

BETEGJOGI, ELLÁTOTTJOGI ÉS GYERMEKJOGI KUTATÁS

Lakossági Földgázhasználati Felmérés

Mit gondolnak a magyar emberek az éghajlatváltozásról? Egy reprezentatív közvéleménykutatás eredményeinek bemutatása

Menekültekkel kapcsolatos lakossági attitűdök Magyarországon ( )

THE GALLUP ORGANIZATION PRINCETON, NEW JERSEY MAGYAR GALLUP INTÉZET

AZ ISKOLA HÁTRÁNYKOMPENZÁLÓ HATÉKONYSÁGÁT BEFOLYÁSOLÓ TÉNYEZŐKRŐL

Képzés > Hatékonyság > Versenyelőny!

ELŐZETES ADATOK. A BOM Alapítvány számára készített közvélemény-kutatásból. Budapest, január 21.

A NÉMETEK A MAGYAROKRÓL, ILLETVE A MAGYAROK A NÉMETEKRŐL*

Migrációval kapcsolatos attitűdök nemzetközi összehasonlításban.

VÁRÓTERMI KUTATÁS Kutatási jelentés az IDS Medical részére

MUNKAERŐ-PIACIÉS MIGRÁCIÓSVÁLTOZÁSOK

Az idősek kapcsolathálózati jellegzetességei

Klímaváltozás és katasztrófakockázatértékelés

Az Iránytű Intézet júniusi közvélemény-kutatásának eredményei. Iránytű Közéleti Barométer

A társadalmi jól-lét regionális különbségei

Globális változások lokális veszélyek

A politikai megítélése európai perspektívában SZABÓ ANDREA, MTA TK PTI OROSS DÁNIEL, MTA TK PTI

AMWAY GLOBÁLIS VÁLLALKOZÓ RIPORT 2013

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

Az idegenellenesség alakulása Magyarországon különös tekintettel az idei évre

Klímaváltozás az egyén felelőssége és lehetőségei egy magyarországi adatfelvétel tükrében

MIT AKAR MA A 7,3 MILLIÁRD EMBER?

MIT AKAR MA A 7,3 MILLIÁRD EMBER?

Alba Radar. 6. hullám

50 FELETT IS AKTÍVAN!

Kutatás a év közötti magyar lakosság körében. Megrendelő: Café PR

Alkalmazkodás: megelőzés, védekezés az egészségügy feladatai

Ergonómia I.-Termék-ergonómia

Ipar 4.0: digitalizáció és logisztika. Prof. Dr. Illés Béla Miskolci Egyetem, GÉIK, Logisztikai Intézet Miskolc, április 19.

Munkahely, megélhetőségi tervek

10 állítás a gyerekek internethasználatáról

Kerékpárhasználati adatok

Dr. FEHÉR PÉTER Magyarországi szervezetek digitális transzformációja számokban - Tények és 1trendek

Reprezentatív felmérés - végzett 2010, 2011, Válaszadók száma = 570. Felmérés eredmények. Válaszok relatív gyakorisága Átl. elt.

HAMISÍTÁS MAGYARORSZÁGON

A felsőoktatásban oktatók módszertani megújulással kapcsolatos attitűdje. Dr. Bodnár Éva Budapesti Corvinus Egyetem

Munkahely, megélhetőségi tervek. Szlávity Ágnes. MTT, Szabadka, február 22.

Online videójáték: kevesek szórakozása vagy egy új piac?

Pályaorientáció az általános iskolában

Korrupció a magyar felsőoktatásban

Kollégisták SZTE Szeged 2012

tanulási cél: meglévő ismeretek rendszerezése, kiegészítése, érzékenyítés, együtt gondolkodás, érvelés és a vitakészség fejlesztése

Sakk logika Jó gyakorlat

A tehetséggondozás gyakorlata és lehetőségei alsó tagozaton

A tehetséges gyerekek szülei tehetséggondozásban való részvételének és elvárásainak vizsgálata

Fintechre hangolva? Molnár Zoltán, NRC Internet Hungary szeptember 1 26

KUTATÁSI JELENTÉS. CommOnline topline jelentés

Dr. Konczosné dr. Szombathelyi Márta Tehetség- és motivációs modell kidolgozásának kérdései a SZE TMDK kapcsán

Hozd ki belőle a legtöbbet fiatalok egyéni támogatása coaching technikával

EFOP Fenntartható, intelligens és befogadó regionális és városi modellek

Hatékonyság vagy ellensúly

Az élet, a telefonom és én. IpsosMobinauta

ÁLLAMI SZÁMVEVŐSZÉKRŐL - ÁBRÁK -

A tára határa A gyógyszervásárlási döntéshozatal befolyásoló tényezői

A sport közösségteremtő hatása a Debreceni Egyetemen

Kapcsolatháló-elemzés az iskolai közösségek vizsgálatában II.

LOGIKA- tantárgy óratervi keretben az 1-2. évfolyamon. Az iskola egyéni arculatát meghatározó feladatok, tényezők:

Mennyire szolidáris a magyar?

10 rémisztő tény a globális felmelegedésről

Vizsgakérdések az Európai Biztonsági Struktúra tárgyból 2006/2007 I. félév

A vezetők és a betegellátó team együttműködése

A közhangulat 2016 júliusában A REPUBLIKON INTÉZET HAVI KÖZVÉLEMÉNY-KUTATÁSA

Arisztotelesz Kr.e. 350 körül írta logikai műveit, melyek egyrésze elveszett, a többit 300 évvel később

MagyarBrands kutatás 2017

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken. Gateprotect-felmérés, szeptember

Változatok: órakeret A Ábrahám története 2 óra. 1 óra. Archaikus népi imák Erdélyi Zsuzsanna gyűjtéséből

Győr város lakóinak kulturális fogyasztási szokásai

Negatív gyermekkori élmények: a hazai vizsgálatok első eredményei különös tekintettel a drogfogyasztók adataira. Makara Mihály dr.

Kutatás a rezsicsökkentésről

JÁTÉKOSLÉT 2014 KÉRDŐÍV eredmények. 4. rész Játékok POZITÍV hatásai

Mennyit ér a PTE diploma?

ÚJPEST MÉDIA-KUTATÁS. Közvélemény-kutatás, 2007 október Újpesti Média Kht részére

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998.

Prenatalis diagnosztika lehetőségei mikor, hogyan, miért? Dr. Almássy Zsuzsanna Heim Pál Kórház, Budapest Toxikológia és Anyagcsere Osztály

TENDENCIÁK ÉS PRÓFÉCIÁK A MUNKA VILÁGÁNAK ÁTALAKULÁSA ÉS A PM SZAKMA JÖVŐJÉVEL KAPCSOLATOS ELŐREJELZÉSEK. Török L. Gábor PhD

Az ország harmada számol a hajléktalanná válással április 19.

Lakossági véleményfeltárás. A pályakezdők elhelyezkedési esélyei

PÉNZÜGYI TUDATOSSÁG HIDVÉGI ÁRON

Kraiciné Szokoly Mária PhD

Modellpontok képzése és használata

A felsőoktatási kibocsátás mérése

Sikertényezők. Budapest, Nemzeti Fejlesztési Minisztérium. Vaszkó Csaba Szakértő

Bizonytalan CSOK a CSOK program megítélése A REPUBLIKON INTÉZET KÖZVÉLEMÉNY- KUTATÁSA

Átírás:

NEMSOKÁRA OTTHONÁBAN? A MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉRZÉKELÉSE A MINDENNAPOKBAN

legerősebb jelenlegi kockázatok 12 kockázat az emberiség jövőjével kapcsolatban 1. extrém éghajlatváltozás 2. nukleáris háború 3. ökológiai katasztrófa 4. globális járvány 5. globális összeomlás külső kockázatok 6. aszteroida becsapódás 7. szupervulkán új kockázatok 8. szintetikus biológia 9. nanotechnológia 10. mesterséges intelligencia 11. bizonytalan kockázatok globális politikai kockázat 12. jövőbeni rossz kormányzás

Friss kutatás Mesterséges intelligenciával kapcsolatban felnőttektől. 1000 fős reprezentatív kérdőíves kutatás a 18 éves és idősebb magyarországi lakosságra nem, életkor, településtípus és iskolai végzettség tekintetében. A vizsgálat statisztikai hibahatára +/- 2%. A vizsgálat adatfelvétele 2018. július 26. és augusztus 15. között zajlott.

Pozitív vagy negatív asszociáció? 23% 1% 36% inkább pozitív inkább negatív NT 40% NV Kérdés: Amikor Ön azzal a kifejezéssel találkozik, hogy mesterséges intelligencia, inkább pozitív vagy inkább negatív dolgok jutnak az eszébe? Bázis: Teljes minta (N=1000)

Távoli vagy közeli jövő? 17% 1% inkább a távoli 32% 51% inkább a közeli jövőre NT NV Kérdés: Amikor Ön azzal a kifejezéssel találkozik, hogy mesterséges intelligencia, inkább a távoli vagy inkább a közeli jövőre gondol? Bázis: Teljes minta (N=1000)

Hétköznapi vagy elvont dolgok? 18% 1% 26% inkább hétköznapi inkább elvont dolgok NT NV 55% Kérdés: Amikor Ön azzal a kifejezéssel találkozik, hogy mesterséges intelligencia, inkább hétköznapi vagy inkább elvont dolgok jutnak eszébe? Bázis: Teljes minta (N=1000)

Miben jobb a mesterséges intelligencia az embernél? Kérdés: Kérem, mondjon legfeljebb két dolgot, amiben Ön szerint a mesterséges intelligencia jobb az embernél! Bázis: Teljes minta (N=1000)

Miben jobb a mesterséges intelligencia az embernél? nincs pontosság gyors fáradhatatlan munka érzelemmentes/objektív robotok megbízhatóbb fejlett/ügyes memória munkabírás tudás játék/sakk okos kitartás ingyen dolgozik/olcsó házimunka/főzés logika kísérletek/kutatások számítástechnika fejlesztés gépies 21 20 16 14 13 12 12 11 11 10 10 10 10 10 10 9 9 27 26 42 0 20 40 60 80 100 66 71 Kérdés: Kérem, mondjon legfeljebb két dolgot, amiben Ön szerint a mesterséges intelligencia jobb az embernél! Bázis: Teljes minta (N=1000), az említések gyakorisága

Miben NEM jobb a mesterséges intelligencia az embernél? Kérdés: Kérem, mondjon legfeljebb két dolgot, amiben a mesterséges intelligencia Ön szerint nem éri el az emberi intelligenciát! Bázis: Teljes minta (N=1000)

Miben NEM jobb a mesterséges intelligencia az embernél? érzelmek gondolkodás szeretet kreativitás gép kommunikáció család az ember irányítja szerelem okosság együttérzés érzéketlen döntések emberi kapcsolatok megbízhatatlan programozható 16 16 15 15 14 12 12 11 10 9 9 9 9 43 56 126 Kérdés: Kérem, mondjon legfeljebb két dolgot, amiben a mesterséges intelligencia Ön szerint nem éri el az emberi intelligenciát! Bázis: Teljes minta (N=1000), az említések gyakorisága 0 20 40 60 80 100 120

Egyetértés foka az állításokkal teljes mértékben egyetért inkább egyetért inkább nem ért egyet egyáltalán nem ért egyet NT NV Átlag alapvetően befolyásolja majd a mindennapokat 22% 37% 17% 11% 11% 3% 2,80 felváltja az embert számos szakma esetében (pl. pincérek, tanárok, adminisztratív dolgozók) 22% 34% 18% 13% 10% 3% 2,75 képes lesz legyőzni az embert az olyan összetett stratégiai játékban, mint a sakk 24% 29% 18% 14% 11% 3% 2,75 megold régi problémákat (pl. eddig gyógyíthatatlan betegségek) 16% 31% 19% 19% 12% 3% 2,53 képes lesz szeretni 5% 12% 17% 53% 11% 3% 1,63 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% Kérdés: Ön inkább egyetért vagy inkább nem ért egyet azzal, hogy még az Ön életében a mesterséges intelligencia Bázis: Teljes minta (N=1000)

A mesterséges intelligencia megjelenése munka 61% kutatás fejlesztés biztonság hadászat egészségügy diagnosztika 41% 40% 46% szabadidő játék oktatás 20% 18% családi élet 9% párkapcsolat szexualitás egyéb 1% 3% 6% NT 12% NV 1% Kérdés: Ön szerint mely területeken lesz majd leginkább jelentős hatása a mesterséges intelligenciának? Bázis: Teljes minta (N=1000) 0% 20% 40% 60% 80% 100%

HTTPS://YOUTU.BE/D5VN56JQMWM?T=58

szekely@kutatopont.hu levente.szekely@uni-corvinus.hu http://hu.linkedin.com/in/szekelylevente Székely Levente, Ph.D. Kutatópont BCE