"STOCKNET", avagy mesterséges intelligenciák az Interneten és a felsőoktatásban -
Dr. Pitlik László
1999. augusztus

1. Előzmények

A GATE Gazdasági Informatika Tanszékén (https://miau.my-x.hu) mintegy 10 év óta folynak a mesterséges intelligenciák alkalmazási lehetőségeit feltárni szándékozó kutatások. A tanszék 1997 óta áll kutatási kapcsolatban az EcoControl Kft-vel (http://www.ecocontrol.hu). Az együttműködés célja egy olyan tőzsdei döntéseket megalapozó szoftvermodul (STOCKNET: http://www.ecocontrol.hu/termekismerteto.htm) létrehozása volt, mely egyrészt képes a szerver oldalon, vagyis tőzsdei adatszolgáltatók (http://www.fornax.hu) által rendelkezésre bocsátott részvények, ill. gazdasági mutatószámok idősorait a kliens oldalon szelektálni, másrészt lehetővé teszi, hogy ismét csak a szerver oldalon fejlesztett - esetalapú következtetést (CBR) felhasználó és optimalizáló jellegű, context free - algoritmust a felhasználó kliens oldalon saját igényei szerint felparaméterezhesse (pl. felhasználandó idősor hossza, előrejelzendő időtáv és objektumok, hasonlósági kritérium, kilépési feltétel). Miután a szerver Interneten keresztül megkapta a kliens oldaltól a beállításokat, lefuttatja az adatleválogatás, ill. az adatelemzés kijelölt lépéseit, majd a kapott eredményt, esetünkben a várható árfolyam-ingadozások görbéit (táblázatait) visszaküldi a kliens oldali szoftvernek, mely ennek komfortos tovább felhasználását is lehetővé teszi. Az esetalapú következtetés, mint eljárás a múltban előfordult esetek jelenlegihez való hasonlításán keresztül egyszerű és gyors algoritmus formájában biztosítja a valósághű (valaha már előfordult) alapmintázatok hozzáigazítását az utolsó ismert adathoz. Egy referencia értékű elemzés szerint elérhető, hogy a jövőre prognosztizált trendek és a ténylegesen bekövetkező trendek 70-80%-ban fedik egymást, ami más megközelítésben azt jelenti, hogy egy 10 elemű portfolióból 7-8 papír valóban helyesen került beválasztásra a vizsgált időtávot tekintve (vö. Pitlik 1998: Hasonlósági függvények elemzési célokra, in VI. ATN Gyöngyös, 247-253.).

2. Mesterséges intelligenciák az Interneten és a felsőoktatásban

Az előző példa talán túlságosan sok szakmai kötődést tartalmazott, amiért is érdemes külön megvizsgálni az online tudástranszfer felső oktatási lehetőségeit. Kiindulásképpen érdemes feltételezni, hogy a felsőoktatásban valóban sok, didaktikailag és a gyakorlati életben is fontos ismeretelem áll rendelkezésre. Ezek eddig jórészt előadások és papír-alapú jegyzetek formájában jutottak el a felhasználókhoz. Az így közkinccsé tett tudás alkalmazásakor a felhasználónak magának kell felismernie a többé-kevésbé strukturálatlan vagy csak szekvenciálisan rendezett, s így nehezen lekereshető ismerethalmazból azokat az elemeket, melyekre éppen szüksége van. Ezzel szemben az Internetes kommunikációnak számos, az előzőekből szervesen következő előnye van (vö. Pitlik/Pásztor/Popovics 1999: https://miau.my-x.hu/miau/06/networkshop*.*).

Az online tudástranszfer egyik fontos tulajdonsága, hogy jól strukturált, hasonlóan az eddig általában lokális szoftverek formájában ismert tudáshoz. Ez azt jelenti, hogy világosan és egyértelműen megfogalmazható kérdésekre (Hogyan alakul a BUX a következő 10 napon?) ad ismét csak világos és egyértelmű választ (várható görbe számszerű háttértáblázattal) a tudomány adott állásának megfelelően (a felhasználó által megadott tényezők elemzése alapján). A felhasználó az így kapott választ felülbírálhatja a számítógép számára hozzá nem férhető adatok (pl. személyes benyomások) , ill. a számítógép által le nem kérdezett, azaz figyelembe nem vett adatok alapján. 
Nem elhanyagolható az sem, hogy a számítógépes adatfeldolgozás helyesen megalkotott algoritmusai képesek olyan orientáló, kiegészítő eredményeket is produkálni, mint pl. a talált összefüggés ismert adatokon számítható beválási jellemzői (valószínűség), vagy pl. a vizsgálthoz hasonló esetek leválogatása és megmutatása. Az, hogy az Internetes kommunikáció révén úgy a támogatott kérdések, mint a rendelkezésre álló (közhasznú) adatok gyorsan lekereshetők, még fontosabbá teszi azt a kijelentést, hogy csak az a tudás lehet közkincs, amely algoritmizálható. 
Az így preparált tudásmodulok egyrészt a szaktanácsadás (online szakértői rendszerek), másrészt - gondoljunk csak a szimulációs játékokra - a távoktatás terén jelenthetnek új távlatokat. Ez alátámasztja egy jelenleg még folyamatban lévő kérdőíves felmérés is (https://miau.my-x.hu/kerdoiv.html), mely szerint a szaktanácsadásban érintettek egy része már ma is örülne, ha a “szervergép kérdezne, ők válaszolnának, majd megkapnák az elemzés eredményét”.

3. Néhány példa az Internet felsőoktatásban várható szerepére

Az algoritmizált tudás megosztására láthatunk példát pl. a TOP AGRAR német szaklap Internetes mellékletében (EXCEL-Arbeitsblattbörse http://www.topagrar.com/menu/fx2.htm), ahol is üzemgazdasági tartalmú Excel alkalmazások tölthetők le. Bár ez a példa nem felel meg a kliens-szerver architektúrára alapozó, s ezáltal a copyright problémákat (illegális szoftvermásolást) jórészt kiküszöbölő hosszú távú fejlesztési stratégiáknak tudásátadás piacán, mégis hasznos, figyelemre méltó kezdeményezésnek tartható, mely a hallgatói önálló feladatok, diplomamunkák és PhD-munkák rendszerébe is jól illeszthető (vö. MIAÚ Nr. 9.: https://miau.my-x.hu/miau/09/majus.html). Így biztosítva azt, hogy a hallgatói kreativitás ne látszatfeladatokra és ne az íróasztalfiók feltöltésére, hanem pl. a mezőgazdasági szaktanácsadás területén valós kérdések feldolgozására fordítódhasson.
Hasonlóképpen említésre méltó a Humán Erőforrás Menedzser képzés távoktatás-orientált honlapján a "Távoktatás online" menüpont mögött megbúvó szolgáltatás (https://miau.my-x.hu/hem/teszt/teszt.php3?iv=1), mely eredetileg egy, a táv-számonkérés és az öntesztelés érdekében készült keretrendszert érzékeltet, de egyben az online szakértői rendszerek mintapéldájának is tekinthető.

4. Jövőkép?

Az eddigi gondolatsor egyenes következménye azon elvárás megfogalmazása, mely szerint a jövőben minél több - költségvetési támogatással létrejött, azaz közhasznú adatbázis ingyenes, Internetes elérhetőségét kell biztosítani. 
Az adatok ingyenes elérhetősége mellett a saját vagy a szolgáltatótól ingyenesen leválogatott adatok 
•	összehasonlító típusú elemzését (hasonlóságelemzés) lehetővé tevő módszerek, ill.
•	döntési helyzet specifikus "kérdés+felelet" rendszerek (szakértői rendszerek)
szolgáltatási alapon (előfizetős rendszerben, elektronikus kereskedelemben) történő online elérését lenne érdemes favorizálni. 
Az összehasonlító elemzések létjogosultságát például a
•	gyakori eszközbeszerzési problémák (vagyis a pl. PC-, autó-, ingatlanvásárlás, ill. tenderajánlatok esetén felmerülő: "melyik ajánlat éri meg jobban" típushelyzet), ill. a hasonló elvi rendszerű
•	a benchmarking típusú problémák (azaz közgazdasági jellegű objektum összehasonlítás az országok, régiók, üzemek, vállalatok, technológiák, szolgáltatások tekintetében) mutatják.
Az online módon alkalmazható módszerek közül 
•	a szakértői rendszerek, mint tipikus mesterséges intelligenciák logikai függvénysorozatai már említésre kerültek, 
•	de érdekességképpen megemlítendő pl. a hatékonyságelemzés módszertana (pl. DEA - vö. https://miau.my-x.hu/miau/08/dea.doc), vagy
•	a magyar fejlesztésű JOKER, ill.
•	a hallei IAMO törekvései (vö. EFITA-konferencia 1999. szeptember27-29, Bonn).
•	Emellett vissza kell térni a STOCKNET esetében említett CBR-ekre, melyek általános szolgáltatási formává válhatnak, akár
•	a black-box karakterüket részben feloldó, nyelvi magyarázó rutinok (WAM-TEXT) illesztésével együtt is, etc.
Az általános alkalmazási területek és "online"-módszerek önkényes felsorolása után érdemes kiemelni néhány konkrét projekt lehetőségét is az online tudástranszfer általános gazdasági, ill. várható oktatási hatásainak érzékeltetésére:
•	az EU mezőgazdasági tesztüzemi (FADN) rendszer adatainak preparálása a saját üzem összehasonlító elemzése érdekében pl. DEA keretrendszerben
•	saját technológiai költségek online tervezése (nem) reprezentatív üzemi adatok alapján,
•	területfejlesztési tervek készítésekor országok, régiók összehasonlítása az EU CD adatbázisok adataival,
•	meteorológiai mérések számítással történő helyettesítése GIS alapú extrapolációval a mikrokörnyezet vizuális és talajtani mérésre/megfigyelésre alapozó ismerete nyomán,
•	saját növényvédelmi előrejelzések és védekezési ajánlatok online kialakítása kísérletek és esettgyűjtemények alapján, etc.
Az online tudástranszfer térnyerésének feltételei:
•	szembesülés az ember és a tudomány korlátaival, azaz a célfüggvények hiányából adódó szellemi vegetálás tényével, hiszen a célfüggvények kell, hogy megadják mi a jó, a jobb és még jobb szintű tudás kritérium rendszere, s már ma is látható, hogy a szekvenciális, szöveges, ill. beszédalapú ismeretátadás nem kellően hatékony, ha egyáltalán beszélhetünk halmozódásról,
•	szembesülés a saját adatok védelmének korlátaival, melyek alapvetően gátolják az esetgyűjtemények és az ezekre alapozó elemzések végzését, s ezáltal saját helyünk felmérését a közösségben, ill. a szabálykövetést, mint egyensúlyi magatartásformát,
•	paradigmaváltás a szoftverfelhasználás logikájában, mely ma zömmel lokális és sokszor tisztázatlan jogi hátterű,
•	az elektronikus kereskedelem rendszerének erőteljes (hardver és jogi) fejlesztése,
•	a metaadatbázisok és a keresési stratégiák dinamikus fejlesztése.
Ha ezen törekvések nem találnak utat az oktatási rendszeren keresztül az új, előbb-utóbb vezetővé váló generációkhoz, akkor az információs társadalom jórészt csak kevéssé fontos mennyiségi, s nem nagy hatású minőségi változásokat jelent majd.