A Vispero Connect augusztusi epizódja három, egymástól távol álló témát fog össze: egy frissen a céghez szegődött vak matematikus pályáját, a JAWS képernyőolvasó beállításainak biztonságos mentését, és azt, hogyan lehet mesterséges intelligencia alapú ügynököket úgy betanítani, hogy azok tényleg megjegyezzék, mit szeretnénk tőlük.
A műsort Oleg Shevkun vezette, és a szokásos felütés után – köszönet azoknak, akik írtak a connect@vispero.com címre, és választ is kaptak Sid Gaitonde vezérigazgatótól – rögtön a fő témákra tért a beszélgetés.
Egy Harvardon végzett matematikus a Vispero csapatában
Campbell Rutherford nem ismeretlen a Vispero hallgatósága előtt: 2021-ben a hónap diákjaként mutatták be, 2023-ban pedig Glen Gordon készített vele interjút az FSCast-on, amikor még a Harvardon tanult. Idén június 29-én állt munkába a Vispero csapatánál.
Rutherford három terület iránt érdeklődik komolyan: a zene, a matematika és a biológia. Ahogy elmondta, ezek közül egyik sem tűnt el az életéből, csak más-más időszakokban kaptak más súlyt. A zene mindig jelen volt, de sosem akart belőle karriert csinálni, a matematikát pedig inkább eszköznek tekinti egy cél eléréséhez. Két olyan terület van, ami hosszú távon is foglalkoztatja: az akadálymentes technológia – annak biztosítása, hogy a vak emberek hozzáférjenek a szükséges eszközökhöz –, valamint az autoimmun betegségek kutatása, mivel ez a betegségtípus a családjában is előfordul. Az egyetemen a biológia felé fordult, a szakdolgozatát is ebben a témában írta, de egy váratlan lehetőség – a Vispero-s állásajánlat – miatt egyelőre az akadálymentesítés lett a fókuszban.
Otthon tanulni matematikát és biológiát
Rutherford korábbi interjújában szó esett arról, hogy otthon tanult, és sokan feltételezik, hogy ehhez a szülőknek komoly formális képzettséggel – akár egyetemi diplomával, tanári végzettséggel – kell rendelkezniük. Ez, mint elmondta, félreértés: egyik szülőjének sincs egyetemi diplomája, mindketten elkezdték, de nem fejezték be a felsőfokú tanulmányaikat.
A döntés hátterében gyakorlati ok állt: a lakóhelyükön működő állami iskola nem tudta biztosítani a szükséges feltételeket, az egyetlen alternatíva pedig egy körülbelül négyórányi távolságra lévő vakok iskolája lett volna. Mivel a család nem akarta elhagyni a kiterjedt rokonságot, és tíz évesen túl korainak tartották, hogy a lánya távol éljen otthonról, az otthoni oktatás mellett döntöttek.
Kiderült, hogy léteznek kifejezetten olyan tananyagok, amelyeket úgy állítottak össze, hogy azokat a téma szakértelme nélküli szülők is taníthassák. A család emellett sok esetben valódi könyveket használt tankönyvek helyett, matematikából viszont – mivel akkoriban kevés akadálymentes online forrás létezett – Braille-tankönyveket szereztek be állami forrásból. Ahol a szülők tudása nem volt elég, ott külső segítséget vontak be: az akadálymentes technológiai képzést a Tech Vision nevű cégtől kapta, a matematikában az édesapja segített, egy nehezebb szakasznál pedig az édesapja egykori AP-kalkulus tanárával dolgozott együtt. Történelemből egy családi ismerős, tanárnő segített neki felkészülni az emelt szintű amerikai történelem vizsgára.
Az időbeosztás is átalakult: az édesapja hagyományos munkarendben dolgozott, az édesanyja koreográfusként egy táncstúdiót vezetett, délután háromtól este tízig. Otthoni tanulás mellett szinte mindig volt legalább egy szülő, aki tudott segíteni vagy elvinni valahová, amikor pedig egyikük sem ért rá, a nagyszülők álltak be. Rutherford és édesanyja szerint az otthoni tanulás összességében kevesebb időt vett igénybe, mint amennyit az iskolába járás igényelt volna.
A szocializációval kapcsolatos aggályokat sem tartja megalapozottnak a saját tapasztalata alapján. A táncstúdió, a kiterjedt család, valamint a tudatosan választott szabadidős tevékenységek – zongoraórák, nyári táborok, egy helyi vakokból álló klub a középiskolás évek alatt – mind lehetőséget adtak barátságok kialakítására. Elmondása szerint az otthoni tanulás alatt kötött barátságai bizonyultak tartósabbnak, mint az állami iskolában kialakultak, amelyek inkább a fizikai közelségből fakadtak, és idővel elhalványultak. Hozzátette ugyanakkor, hogy a vele született vakság miatt bizonyos szociális készségek – például a testbeszéd értelmezése – elsajátításához külön szülői segítségre volt szüksége, ez azonban nem az otthoni tanulás, hanem a vakság következménye volt.
Kívülállóként a Harvardon
A Harvardra kerülve Rutherford szerint sok tekintetben egyszerűbb lett a helyzet: elég volt követnie a tantervet és a professzorok elvárásait, ahelyett hogy – mint otthon – évente újra kellett volna gondolni és alakítani a tanmenetet. A kollégiumi életre való átállás elsősorban a honvágy miatt volt nehéz; magát az önálló életvitelt – mosás, tájékozódás, közlekedés – jól bírta, mert szülei erre tudatosan felkészítették. Az egyik konkrét nehézség a légkondicionálás hiánya volt az új-angliai kollégiumokban, ahol a nyár rövidsége miatt nem szerelnek fel klímát – ez a még meleg őszi hónapokban kifejezetten kellemetlenné tudott válni.
Szóba került az a szülői aggodalom is, hogy egy vak diáknak jó, segítőkész szobatársra van szüksége. Rutherford szerint fontos különbséget tenni: nem szeretné, ha a szobatárs gondozói szerepet töltene be, hiszen az egyetem egyik célja éppen az önálló élet megtanulása. Ha viszont arról van szó, hogy a szobatárs rendben tartsa a közös teret, és ne mozgassa el a tárgyait – amit egy vak ember nehezebben talál meg utólag –, az egy ésszerű elvárás. Neki magának jó tapasztalata volt: elsőéves korában öt lánnyal osztozott egy lakosztályon, ő maga egy különálló szobát kapott, mert erős fényérzékenysége miatt gyakran sötétben dolgozott. A Harvard részletes lakhatási kérdőívet küld be a diákoknak, és azok, akik ezt komolyan kitöltötték, jellemzően jól illő szobatársakhoz kerültek – az ő baráti köre végül az egész egyetemi évek alatt együtt is maradt.
Arra a kérdésre, hogy ritkaság-e, ha egy vak diák matematikát tanul a Harvardon, Rutherford igennel válaszolt, és ennek egyik okát abban látja, hogy a Braille-alapú matematikai jelrendszer, a Nemeth-kód nehezen tanítható, ez pedig megnehezítheti a vak gyerekek felzárkózását a tárgyban. Az ő esetében szerencsés volt, hogy korán felismerte egy megyei gyógypedagógus a matematikai tehetségét, és Montessori-óvodájában már hároméves kortól kézzelfogható módon tanították a számfogalmakat, így a matematika sosem volt számára elvont. Középiskolás korban ugyanakkor a vizuális fogalmak – például a függvény és grafikonja közötti kapcsolat – megértése kihívást jelentett, ezekhez kreatív megoldásokra volt szükség.
A vaksága miatti megkülönböztetett bánásmódról szólva elmondta, hogy az állami iskolában időnként érezte, hogy fal választja el a látó társaitól. A Harvardon ezzel szemben kiemelkedően jónak találta a fogyatékosügyi szolgáltatásokat, és mivel az egyetem diákjai jellemzően valamilyen szempontból kiemelkedőnek számítanak, a vakságát csupán egy újabb egyéni sajátosságként élte meg, nem akadályként a beilleszkedésben. Minden félév elején egyénileg egyeztetett a tanáraival, bemutatta nekik a fogyatékosügyi szolgálat munkatársait, és nyitott volt arra, hogy közösen alakítsák ki a számára is működő megoldásokat.
Ebből a tapasztalatból fakad szkepticizmusa a „normalitás” fogalmával szemben is. Szerinte igaz, hogy a látás a többségi tapasztalat, és a vakság emiatt kisebbségi helyzet, ugyanakkor szinte mindenkinek van olyan élettartománya, amelyben ő maga tartozik kisebbséghez. Ahogy édesanyja szokta mondani: a normalitás csupán egy beállítás a szárítógépen.
A JAWS-beállítások mentése és visszaállítása
A második blokkban Stephen Greeley, a JAWS tesztmérnöke arról a funkcióról beszélt, amellyel a felhasználók exportálhatják, majd egy másik gépen vissza is állíthatják a JAWS beállításait. Szerinte ezt a lehetőséget sokan nem ismerik, pedig komoly segítség lehet egy új gépre való átálláskor, vagy ha egy kísérletezés félresikerült.
A funkció a JAWS főablakának Segédprogramok menüjében található, ahol import és export almenü érhető el – akik bekapcsolták az új, felhőalapú szinkronizálást, azoknál ez a menü más néven fut. Az exportált fájl úgynevezett SPAC-fájl formátumban jön létre, ami valójában egy tömörített archívum: 7-Zip programmal is megnyitható, bár egyszerűbb, ha a tartalmát az importálás menüjében nézzük meg, anélkül hogy ténylegesen alkalmaznánk.
Exportáláskor eldönthetjük, hogy mindent belefoglalunk-e a fájlba, vagy csak bizonyos elemeket. Importáláskor két út van: a teljes lecserélés, vagy a meglévő konfigurációval való összefésülés – utóbbi esetben a program soronként rákérdez, melyik verziót tartsuk meg egy-egy ütköző elemnél. Greeley elmondása szerint ő maga minden új verzió telepítésekor készít egy saját alapmentést, és ezt egy felhőalapú megosztott mappában, például OneDrive-on tárolja, hogy bármelyik gépén vagy virtuális gépen visszakapja a megszokott környezetét.
A SPAC-fájl a felhasználói profilban tárolt paraméterek mellett a saját vagy külső fejlesztésű szkripteket is tartalmazza, akár egy hozzájuk csatolt leírással együtt. Fontos figyelmeztetés azonban, hogy egyes kereskedelmi szkriptek a JAWS sorozatszámához vannak kötve, ezért ha a forrás- és a célgép sorozatszáma eltér, az engedélyezésük importálás után problémás lehet. Több nyelvi profil – például egy angol és egy spanyol JAWS-környezet – szintén együtt kerül mentésre.
Egy jelenlegi korlátozás a Vocalizer Expressive hangokat érinti: ha egy adott hang még nincs telepítve az új gépen, a hozzá tartozó opció csak a hang telepítése után lép érvénybe – ez a viselkedés a szeptemberi kiadásban változni fog. Import közben a rendszer automatikusan biztonsági másolatot készít a korábbi konfigurációról is, amelyet szükség esetén vissza lehet állítani.
Az újdonság az úgynevezett felhőalapú szinkronizálás, amely egyelőre korai hozzáférésű, külön bekapcsolást igénylő funkció, és jelenleg csak az Egyesült Államokon belül érhető el – nemzetközi elérése a közeljövőben várható. Bekapcsolása után, amikor a felhasználó egy új gépen bejelentkezik a fiókjába, a rendszer felajánlja a felhőben tárolt profil átvételét. Elfogadás esetén a beállítások automatikusan betöltődnek, a beállításvarázsló pedig elő sem jön – bár az automatikus indítást a Beállítások menüben manuálisan kell újra bekapcsolni, mert ez az adat egyelőre nem szinkronizálódik a felhővel. Bármilyen módosítás, amit egy gépen végzünk, újraindításkor automatikusan felkerül a felhőbe, vagy manuálisan is szinkronizálható a segédprogramok menüjéből. Greeley azt javasolja, hogy a felhőszinkronizálás mellett is érdemes időnként külön SPAC-fájlt is készíteni, hogy egy esetleges hiba esetén onnan is helyre lehessen állítani a rendszert.
Mesterséges intelligencia ügynökök testreszabása
A harmadik blokkban Mohammed Laachir arról beszélt, hogyan lehet hatékonyabban dolgozni mesterséges intelligencia (MI) alapú ügynökökkel, vagyis olyan programokkal, amelyek önállóan hajtanak végre feladatokat a felhasználó utasításai alapján.
A beszélgetés kiindulópontja az volt, hogy új projekt indításakor újra és újra el kell magyarázni az ügynöknek az alapvető elvárásokat – például hogy az elkészülő alkalmazás legyen akadálymentes a látássérült felhasználók számára, vagy hogy milyen eszközöket használjon és melyeket kerülje. Erre megoldást jelentenek az úgynevezett agents.md, illetve a Claude-felhasználók esetében CLAUDE.md fájlok: egyszerű, szövegalapú (Markdown formátumú) fájlok, amelyekben leírjuk, milyen szabályokat kövessen az ügynök. Ezek a fájlok nemcsak kézzel szerkeszthetők, hanem maga az ügynök is módosíthatja őket, így idővel önmagát is finomíthatja.
Laachir szerint a projektek nem elszigeteltek egymástól: az ügynök – megfelelő jogosultsággal – be tud tekinteni egy másik projekt könyvtárába is, és onnan átemelheti a releváns szabályokat az új projekt saját fájljába, anélkül hogy bármit módosítana az eredeti helyen.
Arra a felvetésre, hogy egy túlságosan részletes vagy ellentmondásos szabályfájl megnehezítheti az ügynök munkáját, Laachir azt felelte: az ügynök maga is képes átvizsgálni és rendbe tenni a saját szabályait, összevonni az ismétlődő elemeket, és jelezni – akár e-mailben vagy üzenetküldő alkalmazáson keresztül –, ha egy szabály túl korlátozónak tűnik vagy akadályozza a munkát. A felhasználó ezután eldöntheti, hogy a jelzett szabályt megtartja-e vagy törli. Laachir saját gyakorlatában az ügynök minden feladat után rögzíti a tanulságait külön fájlokban, majd ezekből javasolja, mit érdemes beemelni a végleges szabályfájlba, hogy a rendszer folyamatosan tanuljon a korábbi hibákból.
Szó esett az úgynevezett „skillekről” is, vagyis olyan, ismételten felhasználható utasítássorokról – esetenként kódrészletekkel kiegészítve –, amelyeket az ügynök egy adott, rendszeresen ismétlődő feladat elvégzésére tanulunk meg. Laachir példaként egy hangszerkesztési feladatot említett: ha megtanítjuk az ügynöknek, hogyan ismerje fel és távolítsa el a csendes szakaszokat egy hangfelvételből a Reaper nevű szerkesztőprogram segítségével – akár egy alkalmazásprogramozási felület (API) használatával –, ezt elmenthetjük skillként, és a jövőben elég csak a skill nevére hivatkozni, nem kell újra elmagyarázni a folyamatot. Emellett más fejlesztők által készített, telepíthető beépülők is hozhatnak magukkal kész skilleket.
Végül szóba került, hogy az ügynök nemcsak végrehajtóként, hanem beszélgetőpartnerként, ötletelés közben is használható. Ehhez érdemes már a feladat kiadása előtt külön instrukciót adni, hogy kritikusan álljon egy-egy felvetéshez, tegyen fel kérdéseket, és mutasson rá a gyenge pontokra – ha ezt menet közben kérjük, az ügynök inkább a kért feladat végrehajtására hajlik, nem a kritikára. Laachir szerint az egyik terület, ahol a mesterséges intelligencia jelenleg még nem megbízható, az ízlés kérdése: hogy egy ötlet jó-e vagy sem, az egyelőre lényegében emberi döntés marad.
Kitérő témaként hangzott el, hogy a Markdown formátumot részletesen bemutatta az NFB (National Federation of the Blind) Access On című podcastja, amelyet Jonathan Mosen vezet.
Szeptemberi webináriumok
A műsor zárásaként Elizabeth Whitaker két szeptemberi webináriumot jelentett be. Szeptember 3-án, dél körül (keleti parti idő szerint) folytatódik a Learn AI sorozat, ezúttal az úgynevezett konnektorokról lesz szó – ezekkel különböző szolgáltatások, például az Outlook vagy a OneDrive adatait lehet összekapcsolni a mesterséges intelligenciával, hogy a felhasználó egy helyen érje el és kezelje a leveleit, naptárát vagy fájljait. Szeptember 17-én, szintén délben, a hordozható dokumentumformátumú (PDF) fájlok akadálymentes elérése lesz a téma, olyan gyakorlati kérdésekkel, mint az űrlapok kitöltése, hatékonyabb navigációs beállítások és a felmerülő hozzáférési nehézségek kezelése. A Vispero képzési oldalán mindkét webináriumra lehet regisztrálni.
Az augusztusi adás így egy vak matematikus egyetemi és családi történetét, egy régóta létező, de kevéssé ismert JAWS-funkció gyakorlati fogásait és a mesterséges intelligencia alapú ügynökök tartós, projektek közötti tanítását kapcsolta össze – a végén pedig a szeptemberi képzési kínálattal.
A cikk a Vispero Connect podcast 2026. augusztusi adása alapján, AI felhasználásával készült, ezért apróbb pontatlanságokat tartalmazhat.