Szemantikus Technológia



Hasonló dokumentumok
Szemantikus világháló a BME-n

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

matematikus-informatikus szemével

Szemantikus Web Semantic Web A szemantikus web alkalmas megközelítés, illetve megfelel nyelvekkel, eszközökkel támogatja az intelligens információs

Mi az? Többértelműség Kutatás NYELVTECHNOLÓGIA. Sass Bálint Pázmány Nap október 17.

Ontológia nyelvek (Szemantikus Világhálótól...)

TUDÁSREPREZENTÁCIÓ víziók, szemantikai modellek, eszközök

Adatbázisok MSc. 12. téma. Ontológia és SPARQL

Ontológia kezelő modul tervezése szöveges információt kezelő informatikai

20 éves a Térinformatika Tanszék

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007/2008

A Szemantikus világháló alapjai

Felhasználónév: ire jelszó: IRE07 Követelmények

A szemantikus világháló oktatása

Bánki Zsolt István Csáki Zoltán Petőfi Irodalmi Múzeum Könyvtár és Informatika. Networkshop 2014 Pécs

MESTERSÉGES INTELLIGENCIA ÉS HATÁRTERÜLETEI

SZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

SZEMANTIKUS WEB. Integrációs és ellenőrzési technikák VIMIAC04, tavasz

A kibontakozó új hajtóerő a mesterséges intelligencia

Önálló labor feladatkiírásaim tavasz

Szakadát István, BME MOKK, MEO. W3C Szemantikus Web. Műhelykonferencia. Budapest, április 13.

YANG ZIJIAN GYŐZŐ 杨子剑

Mi a mesterséges intelligencia? Történeti áttekintés. Mesterséges intelligencia február 21.

KÉPI INFORMÁCIÓK KEZELHETŐSÉGE. Forczek Erzsébet SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet. Összefoglaló





A nyelvtechnológia alapjai

ONTOLÓGIA és TUDÁSREPREZENTÁCIÓ

Üzleti szemlélet és a magyar nyelv támogatása a többnyelvű világban

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

Elektronikus Almanach

Web 3.0. Szemantikus web

Contents. 1 Bevezetés 11

Mesterséges Intelligencia Elektronikus Almanach. Konzorciumi partnerek

A 2017 szeptemberétől érvényes kurzuslisták BA major szakosok nyelvészeti tárgyai


Mesterséges Intelligencia MI

VIII. Magyar Számítógépes. Nyelvészeti Konferencia MSZNY Szerkesztette: Tanács Attila. Vincze Veronika

tükör által homályosan

MAGYAR NYELVÉSZETI TÁRGYAK ISMERTETÉSE BA NYELVTECHNOLÓGIAI SZAKIRÁNY

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/364

Köztesréteg adatbiztonsági protokollok megvalósítására

Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar. Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet

- Adat, információ, tudás definíciói, összefüggéseik reprezentációtípusok Részletesebben a téma az AI alapjai című tárgyban

A jövő Internetje. HTE Közgyűlés május 20. Dr. Szabó Róbert, e. docens.

OLYMPICS! SUMMER CAMP

Nyelvészeti módszerek és irányzatok, bibliai és rabbinikus héber

Bevezetés s a szemantikus technológi

Szolgáltatások és alkalmazások (VITMM131)


Új funkciók az RBP-ben október 1-től New functions in RBP from 1 October Tatár Balázs

Képek használata az oktatás hétköznapjaiban

Steps Towards an Ontology Based Learning Environment. Anita Pintér Corvinno Technologia Transzfer Kft

TDK tájékoztató Gazdaságinformatika Intézeti Tanszék tavasz

Tudásalapú információ integráció

Pozícióinformáció. Sikeres helyfüggő szolgáltatások mobilra

SZEMANTIKA ÉS PRAGMATIKA A TERMINOLÓGIÁBAN

Web 3.0. Szemantikus web

1. Történeti vonatkozások - Tudásalapú eszközök piaca. 1. Történeti vonatkozások - MI kutatási területek ter. (folyt) Tudásalapú eszközök piaca

Szemantikus Web: egy rövid bevezetés

Kognitív nyelvészet. Kognitív szemantika Kognitív grammatika

- megnyilatkozás értelmezéséhez kell: 1. a világ ismerete pl.: vág 2. kommunikációs ismeret pl.: udvariasság - a beszédhelyzet szerepe pl.

Fejlesztés, működtetés, felügyelet Hatékony infrastruktúra IBM szoftverekkel

Nyelvtudományi Tanszék

Elektronikus önkormányzati ügyintézés

Tervezni pedig muszáj esettanulmány egy online piactérről

Oktatói önéletrajz Dr. Vas Réka Franciska

Internetes keresés. Dr. Nyéki Lajos 2019

Az IBM WebSphere Multichannel Bank Transformation Toolkit V7.1 felgyorsítja a többcsatornás alkalmazásfejlesztést

BSc Témalaboratórum (BME VIMIAL00) Előzetes tájékoztató előadás 2018 ősz. Dr. Ráth István

*#Discount~ Kaspersky Internet Security - multidevice 2015 best software to buy for mac ]

Mesterséges Intelligencia. Csató Lehel. Csató Lehel. Matematika-Informatika Tanszék Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2010/2011 1/363

1. HÉT: CRM RENDSZEREKRŐL ÁLTALÁBAN

TÉRGAZDÁLKODÁS - A TÉR MINT VÉGES KÖZÖSSÉGI ERŐFORRÁS INGATLAN NYILVÁNTARTÁS - KÜLFÖLDI PÉLDÁK H.NAGY RÓBERT, HUNAGI

SZEMANTIKUS WEB. Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel

dr Kő Andrea Az információtechnológia szerepe és lehetőségei a tudásmenedzsmentben: Az ontológiaépítés, mint a tudásmenedzsment eszköze

Tantárgy adatlap Információmenedzsment

A JOGI NYELV NYELVÉSZETI MEGKÖZELÍTÉSE VINNAI EDINA

Javaslatok a zh-ra készüléshez. Követelmények. Az információ feldolgozás fejlődése 1. Moore törvény

Fülöp Csaba, Kovács László, Micsik András

Szolgáltatásintegráció (VIMIM234) tárgy bevezető

Szemantika: modalitás, kompozicionalitás. Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben november 13.

Klinikai nyelvészet. Pszicholingvisztika Hoffmann Ildikó

INTELLIGENT ENERGY EUROPE PROGRAMME BUILD UP SKILLS TRAINBUD. Quality label system

BA major szakosok nyelvészeti tárgyai (tanterv: MAGTANB2/ )

Nyelvtudományi Tanszék

A nyelvészet története okt. 15. Communicatio PhD, A nyelv rendszere

A TANTÁRGY ADATLAPJA

Ontológiák és adatbázisok következtetés nyílt és zárt világokban

SZEMLE. Szemle 89. Cambridge University Press, Cambridge, lap

Félévi óraszám Ajánlott félév. Követelmény. Heti óraszám. Felvétel típusa. Kreditpont. Felvétele. típusa

Jelentésváltozás nélküli interkulturális üzenetváltások a neten

Csecsemők és nyelv Mit tudhat meg a nyelvészkutató a babáktól? Kutatók éjszakája 2013 (DE) Fehér Krisztina szeptember 27.

Oktatói önéletrajz Dr. Vas Réka Franciska

magyar (BA)-BTK XXX-MAGTANB2/ képzési terv

Étrendtervező dietetikai tanácsadó szoftver fejlesztése mesterséges intelligenciával

Website review acci.hu

Átírás:

Szemantikus Technológia Kornai András BME MOKK és MetaCarta Inc., Cambridge, MA HLT-PLATFORM 2008. december 2.

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Az előadás terve Mitől szemantikus egy technológia? A szemantikus web Eleve mi az a szemantika? A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Ami a közeljövőben (1-4 év) várható A szingularitás Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható

Mitől szemantikus egy technológia? Nincs sok technológia, csak egy: az internet Amit a felhasználók az internetből látnak az a web, tehát: szemantikus web Mi készült el: RDF és OWL RDF (Resource Description Framework) entitás-attribútum-érték modellezés OWL (Web Ontology Language) leírási logika Hogy tudjuk kikerülni a szemantikát? Sakkozz Istennel (Thompson 1986, 1996) Statisztikai gépi fordítás

Mitől szemantikus egy technológia? Nincs sok technológia, csak egy: az internet Amit a felhasználók az internetből látnak az a web, tehát: szemantikus web Mi készült el: RDF és OWL RDF (Resource Description Framework) entitás-attribútum-érték modellezés OWL (Web Ontology Language) leírási logika Hogy tudjuk kikerülni a szemantikát? Sakkozz Istennel (Thompson 1986, 1996) Statisztikai gépi fordítás

Mitől szemantikus egy technológia? Nincs sok technológia, csak egy: az internet Amit a felhasználók az internetből látnak az a web, tehát: szemantikus web Mi készült el: RDF és OWL RDF (Resource Description Framework) entitás-attribútum-érték modellezés OWL (Web Ontology Language) leírási logika Hogy tudjuk kikerülni a szemantikát? Sakkozz Istennel (Thompson 1986, 1996) Statisztikai gépi fordítás

Mitől szemantikus egy technológia? Nincs sok technológia, csak egy: az internet Amit a felhasználók az internetből látnak az a web, tehát: szemantikus web Mi készült el: RDF és OWL RDF (Resource Description Framework) entitás-attribútum-érték modellezés OWL (Web Ontology Language) leírási logika Hogy tudjuk kikerülni a szemantikát? Sakkozz Istennel (Thompson 1986, 1996) Statisztikai gépi fordítás

Mitől szemantikus egy technológia? Nincs sok technológia, csak egy: az internet Amit a felhasználók az internetből látnak az a web, tehát: szemantikus web Mi készült el: RDF és OWL RDF (Resource Description Framework) entitás-attribútum-érték modellezés OWL (Web Ontology Language) leírási logika Hogy tudjuk kikerülni a szemantikát? Sakkozz Istennel (Thompson 1986, 1996) Statisztikai gépi fordítás

Mitől szemantikus egy technológia? Nincs sok technológia, csak egy: az internet Amit a felhasználók az internetből látnak az a web, tehát: szemantikus web Mi készült el: RDF és OWL RDF (Resource Description Framework) entitás-attribútum-érték modellezés OWL (Web Ontology Language) leírási logika Hogy tudjuk kikerülni a szemantikát? Sakkozz Istennel (Thompson 1986, 1996) Statisztikai gépi fordítás

A szemantikus web (Berners-Lee 1999) I have a dream for the Web in which computers become capable of analyzing all the data on the Web the content, links, and transactions between people and computers. A semantic web which should make this possible, has yet to emerge, but when it does, the day-to-day mechanisms of trade, bureaucracy and our daily lives will be handled by machines talking to machines. The intelligent agents people have touted for ages will finally materialize. Egy olyan webről álmodom, ahol a számítógépek képessé válnak az összes a weben megtalálható adat, a tartalom, a kapcsolatok, az emberek és számítógépek közti tranzakciók elemzésére. A szemantikus web ami ezt lehetővé teszi még nem alakult ki, de amint ez megtörténik, a kereskedelem, az adminisztráció, és a hétköznapi élet feladatait emberekkel és gépekkel beszélő gépek fogják ellátni. A régóta beigért intelligens ágensek végre megvalósulnak.

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

Szemantika a második világháború óta A régi szereplők: nyelvészek, filozófusok, logikusok Az új szereplők: számítógéptudósok, AI kutatók Lexikai szemantika Katz, Fodor, Lakoff, Johnson, Langacker Monoszemikus elemzés Jakobson, Ruhl Analitikus köznapi nyelvi filozófia Russell, Moore, Wittgenstein, Ryle, Austin, Davidson Formális nyelvészeti szemantika Montague Kognitív nyelvészeti szemantika Jackendoff, Langacker, Talmy, Fauconnier Következtetés józan ésszel Hayes, Lenat Az alapértelmezések logikája McCarthy, Reiter Parakonzisztens logika Belnap, Priest

A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Tavasz: vonzó gondolatok Nyár: kutatás és fejlesztés Ősz: marketing és újraértékelés Tél: nincs pénz, nincs kutatás, nincs fejlesztés

A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Tavasz: vonzó gondolatok Nyár: kutatás és fejlesztés Ősz: marketing és újraértékelés Tél: nincs pénz, nincs kutatás, nincs fejlesztés

A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Tavasz: vonzó gondolatok Nyár: kutatás és fejlesztés Ősz: marketing és újraértékelés Tél: nincs pénz, nincs kutatás, nincs fejlesztés

A Mesterséges Intelligencia (AI) főciklusa Tavasz: vonzó gondolatok Nyár: kutatás és fejlesztés Ősz: marketing és újraértékelés Tél: nincs pénz, nincs kutatás, nincs fejlesztés

1956: Dartmouth 1980: XCON szakértői rendszer 1963: Project MAC 1982: 5. generáció 1966: ALPAC jelentés 1983: Symbolics 3600 1974: Lighthill jelentés 1987: DARPA nem ad Star Wars pénzt Az új tavasz 1995: Alta Vista, Yahoo; 1997: Deep Blue legyőzi Kaszparovot Az új nyár 1999: NEM LESZ ŐSZ

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

Ami a közeljövőben (1-4 év) várható 1 Automatikus morfológia MorphoLogic, Kilgray, NYTI, MOKK 2 Automatikus szótárépítés MorphoLogic, NYTI, MOKK 3 Automatikus mély szintaxis ALL, MOKK, NYTI, Kilgray, Szeged 4 Elfogadható tudásreprezentáció ALL, Aitia, Szeged, Kilgray 5 Elfogadható szöveggenerálsás Aitia, ALL 6 Elfogadható gépi fordítás MorphoLogic, Szeged, NYTI, Kilgray 7 Az embertől megkülönböztethetetlen gépi beszéd TMIT, ALL, Aitia 8 Turing teszt

A szingularitás A szingularitás sok embernek sok mindent jelent: 1 Theodore Kaczynski: jönnek a szuperintelligens gépek és mindenkit megesznek 2 Ray Kurzweil: jönnek a szuperintelligens gépek és az emberekkel boldog szimbiózisban fognak élni 3 Charles Stross: a szingularitás után minden más lesz 4 Ez olyan mint a neolitikus forradalom: nagyon megváltozik minden, de nagyon lassan http://www.spectrum.ieee.org/singularity

A szingularitás A szingularitás sok embernek sok mindent jelent: 1 Theodore Kaczynski: jönnek a szuperintelligens gépek és mindenkit megesznek 2 Ray Kurzweil: jönnek a szuperintelligens gépek és az emberekkel boldog szimbiózisban fognak élni 3 Charles Stross: a szingularitás után minden más lesz 4 Ez olyan mint a neolitikus forradalom: nagyon megváltozik minden, de nagyon lassan http://www.spectrum.ieee.org/singularity

A szingularitás A szingularitás sok embernek sok mindent jelent: 1 Theodore Kaczynski: jönnek a szuperintelligens gépek és mindenkit megesznek 2 Ray Kurzweil: jönnek a szuperintelligens gépek és az emberekkel boldog szimbiózisban fognak élni 3 Charles Stross: a szingularitás után minden más lesz 4 Ez olyan mint a neolitikus forradalom: nagyon megváltozik minden, de nagyon lassan http://www.spectrum.ieee.org/singularity

A szingularitás A szingularitás sok embernek sok mindent jelent: 1 Theodore Kaczynski: jönnek a szuperintelligens gépek és mindenkit megesznek 2 Ray Kurzweil: jönnek a szuperintelligens gépek és az emberekkel boldog szimbiózisban fognak élni 3 Charles Stross: a szingularitás után minden más lesz 4 Ez olyan mint a neolitikus forradalom: nagyon megváltozik minden, de nagyon lassan http://www.spectrum.ieee.org/singularity

Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható 1 Az üzleti tranzakciók mélyebb automatizálása (B2B, C2B) 2 A fehérgalléros munkást is utoléri az automatizáció: orvosok, ügyvédek 3 Mérnökök? Politikusok? Színészek? Sokkal lassabban 4 A nagyléptékű szolgáltatásokat (bank, önkormányzat, gázművek,...) sokkal hamarabb áthatja a nyelvtechnológia mint a kicsiket (fodrász, szakács,...)

Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható 1 Az üzleti tranzakciók mélyebb automatizálása (B2B, C2B) 2 A fehérgalléros munkást is utoléri az automatizáció: orvosok, ügyvédek 3 Mérnökök? Politikusok? Színészek? Sokkal lassabban 4 A nagyléptékű szolgáltatásokat (bank, önkormányzat, gázművek,...) sokkal hamarabb áthatja a nyelvtechnológia mint a kicsiket (fodrász, szakács,...)

Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható 1 Az üzleti tranzakciók mélyebb automatizálása (B2B, C2B) 2 A fehérgalléros munkást is utoléri az automatizáció: orvosok, ügyvédek 3 Mérnökök? Politikusok? Színészek? Sokkal lassabban 4 A nagyléptékű szolgáltatásokat (bank, önkormányzat, gázművek,...) sokkal hamarabb áthatja a nyelvtechnológia mint a kicsiket (fodrász, szakács,...)

Ami a távolibb jövőben (5+ év) várható 1 Az üzleti tranzakciók mélyebb automatizálása (B2B, C2B) 2 A fehérgalléros munkást is utoléri az automatizáció: orvosok, ügyvédek 3 Mérnökök? Politikusok? Színészek? Sokkal lassabban 4 A nagyléptékű szolgáltatásokat (bank, önkormányzat, gázművek,...) sokkal hamarabb áthatja a nyelvtechnológia mint a kicsiket (fodrász, szakács,...)