Mesterséges intelligencia

A mesterséges intelligencia a gépi tanulás, az adatfeldolgozás és az automatizált döntéstámogatás egyik központi fogalma.

A mesterséges intelligencia (rövidítve: MI; angolul: artificial intelligence, rövidítve: AI) olyan számítástechnikai rendszerek képessége, amelyek emberi intelligenciához kötött feladatokat képesek elvégezni, például tanulást, következtetést, problémamegoldást, észlelést, nyelvi megértést vagy döntéshozatalt. A fogalom egyúttal kutatási területet is jelöl, amely a matematika, a mérnöki tudományok és a számítástudomány módszereivel olyan modelleket és szoftvereket vizsgál, amelyek környezetükből adatokat nyernek ki, azokat feldolgozzák, majd valamilyen cél elérése érdekében cselekvést vagy javaslatot állítanak elő. A szakirodalomban a mesterséges intelligencia nem feltételez szükségképpen tudatot vagy emberhez hasonló belső élményvilágot; a legtöbb meghatározás a megfigyelhető képességekre, a feladatmegoldásra és a célirányos viselkedésre összpontosít.

A mesterséges intelligencia alkalmazásai közé tartoznak többek között a keresőmotorok, az ajánlórendszerek, a gépi fordítás, a beszédfelismerés, a képfelismerés, az orvosi döntéstámogató rendszerek, az önvezető járművek, a robotika, valamint a stratégiai játékokban, például a sakkban és a góban használt programok. A 2020-as évektől különösen nagy figyelmet kaptak a generatív mesterségesintelligencia-rendszerek, amelyek szöveges utasításokból szöveget, képet, hangot, videót vagy programkódot képesek létrehozni.

A mesterségesintelligencia-kutatás hagyományos részterületei közé tartozik a gépi tanulás, az automatizált következtetés, a tudásábrázolás, a természetesnyelv-feldolgozás, a tervezés és az észlelés, továbbá ezek robotikai és döntéstámogató alkalmazása. A terület módszertana sokféle: használ formális logikát, állapottér-keresést, matematikai optimalizálást, statisztikai modelleket, mesterséges neurális hálózatokat és valószínűségi módszereket is. Emiatt a mesterséges intelligencia nem pusztán informatikai témakör: kapcsolódik a kognitív tudományhoz, a pszichológiához, a nyelvészethez, a filozófiához, az idegtudományhoz és a közgazdaságtanhoz is.

A mesterséges intelligencia önálló akadémiai területként az 1956-os dartmouthi konferenciához köthetően alakult ki. Történetét többször váltakozó optimizmus és visszaesés jellemezte: a korai szimbolikus rendszereket és szakértői rendszereket később a kutatási támogatás csökkenésével járó úgynevezett „MI-telek” követték. A terület iránti érdeklődés a 2010-es évektől ismét jelentősen megnőtt, részben a nagy adathalmazok, a grafikus processzorokon gyorsított számítás és a mély tanulás eredményei miatt. A transzformer-architektúra elterjedése tovább gyorsította a nagy nyelvi modellek és a generatív rendszerek fejlődését.

A mesterséges intelligencia használata komoly befolyást gyakorol a 21. század elején, ambivalens társadalmi és gazdasági változásokat hozva, befolyásolva a munkaerőpiacot, a közszolgáltatásokat, a tartalomgyártást és a katonai-technológiai fejlesztéseket, több különböző iparágat (leginkább automatizálás szempontjából) és egyúttal megkönnyítve a dezinformációt, a hamis propaganda terjesztését. A kockázatok között gyakran említik az elfogult döntéshozatalt, az átláthatóság hiányát, a személyes adatok védelmét, a szerzői jogi vitákat, a félretájékoztatás terjedését, valamint a fejlett rendszerek biztonságos és ellenőrizhető működésének problémáját. Többen okkal kérdőjelezték meg a mesterséges intelligencia pozitív etikai hatását, illetve felfigyeltek a morális és erkölcsi veszélyeire, amit követően több országban és régióban korlátozásokat vezettek be a használatára. Az emberi kreativitás, fantázia és kommunikáció helyett a AI által generált - különböző minőségű - szöveges és audiovizuális tartalmak kontrollálatlan, kvázi vírusszerű terjedését látva számos technológiai elemző az - ezredforduló idején még a globális méretű és ambiciózus tudományos és gazdasági lehetőségekkel kecsegtető - internet jövőbeli halálától tart.

Megközelítések

A mesterségesintelligencia-kutatást két fő csoportra oszthatjuk: a hagyományos MI-re és a számítási intelligenciára.

A hagyományos MI főleg a jelenleg gépi tanulásként osztályozott módszerekből áll, amelyet a formalizmus és a statisztikai analízis jellemez. A terület ismert még kibernetikai rendszer, szimbolikus MI, logikai MI, tiszta MI, és GOFAI (jó, régimódi mesterséges intelligencia) neveken is. A terület a következő módszereket foglalja magába:

A számítási intelligencia az iterációs (lépésenkénti) fejlődést vagy tanulást helyezi előtérbe (például a paraméter hangolást a kapcsolat alapú rendszerekben). A tanulási folyamat gyakorlati tapasztalatokon alapul és nem szimbolikus, koszos MI vagy puha számítási technikai módszereket használ.

A két fő irányvonal elemeit próbálták ötvözni a hibrid intelligens rendszerekben, amelyekben a szakértői rendszerek következtetési szabályait hozzák létre neuronhálózatok vagy a statisztikai tanulás képzési szabályainak segítségével.

Története

A Turing-teszt koncepciója

A 17. század elején René Descartes úgy gondolta, hogy az állatok teste nem több egy összetett gépnél. 1642-ben Blaise Pascal létrehozta az első mechanikus, digitális számológépet. A 19. században Charles Babbage és Ada Lovelace programozható számológépeken dolgoztak.

Az 1910-es években Bertrand Russell és Alfred North Whitehead kiadta a Principia Mathematica-t, ami forradalmasította a formális logikát. 1943-ban Warren McCulloch és Walter Pitts kiadták Az idegi működés logikai alapjai (A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity) című művüket, amellyel megalapították a neuronhálózatok elméletét.

Az 1950-es évek meglehetősen aktív időszak volt a mesterségesintelligencia-kutatásban. John McCarthy megalkotta a „mesterséges intelligencia” kifejezést az első, a témának szentelt konferencián. Szintén ő fejlesztette ki a Lisp programozási nyelvet. Alan Turing megalkotta a Turing-teszt koncepcióját – egy adott gépezet képes-e olyan válaszokat adni, mint egy ember –, amit a téma szakértői jobb híján az intelligens viselkedés emulációjára vonatkozó legalapvetőbb gyakorlati jellegű paradigmának tartanak.

Az 1960-as és 1970-es évek alatt Joel Moses bemutatta a szimbolikus érvelés hatékonyságát az első sikeres tudásrendszer-alapú programjában, melyet Macsymának nevez el. Marvin Minsky és Seymour Papert kiadták Perceptrons című művüket, amelyben az egyszerű neuronhálózatok lehetőségeinek határait mutatták be. Alain Colmerauer kifejleszti a Prolog programozási nyelvet. Ted Shortliffe az első szakértői rendszerként is emlegetett munkájában bemutatja a szabályalapú rendszerek jelentőségét a tudásábrázolásban és az orvosi diagnózisban és terápiában alkalmazott következtetésekben. Hans Moravec kifejlesztette az első számítógépvezérelt járművet, amely önállóan navigál elszórt akadályokkal berendezett pályákon.

Sophia, a világ első, állampolgársággal rendelkező humanoid robotja, 2017

Az 1980-as években általánosan elterjedtté vált az először 1970-ben Paul John Werbos által leírt neuronhálózatok és a visszaterjesztés algoritmusok együttes alkalmazása. Az 1990-es években több jelentős eredményt ér el a mesterségesintelligencia-kutatás és több fontos MI alkalmazást mutattak be. A DARPA kijelenti, hogy az első öbölháborúban végrehajtott logisztikai műveletek mesterséges intelligenciai módszerekkel történt támogatása több megtakarítást eredményezett, mint az amerikai kormány addigi összes mesterségesintelligencia-kutatásra fordított kiadása. 2017-ben a Google DeepMind programja pusztán az alapszabályok betanulása utáni önálló tanulással 4 óra után képes volt megverni bármilyen sakkjátékost, 8 óra tanulás után a legkomplexebb szellemi sportban, a góban is a legerősebbé válik.

A digitális forradalom egyik eredményeként a 2000-es évektől elkezdődik az önvezető járművek fejlesztése, a legnagyobb fejlesztő a Tesla, Inc. és az Audi, valamint a Google.

2017: a mesterséges intelligencia világszerte nagy ütemben kezdett el fejlődni. A Huawei piacra dobja az első A.I. mobiltelefonját, (Huawei Mate 10 néven, Kirin 970 A.I. chippel). A világon először kap egy A.I. humanoid robot állampolgárságot. A humanoid robot neve Sophia, állampolgársága szaúdi.

Művészi ábrázolása

A mesterséges intelligencia sok hasonlóságot mutat a robotokkal, avagy a robotikával, és mint ilyen számtalan irodalmi és filmes feldolgozása van a sci-fi műfajában, kezdve Isaac Asimovval, ahol legtöbbször intelligens antropomorf robotok, androidok kerülnek konfliktusba alkotójukkal, az emberrel. A mesterséges intelligencia maga viszont használhat más robottestet is, vagy anélkül is létezhet, ilyen történettel is számos fikciós mű foglalkozik. Alább kivonatolva csak a fontosabb alkotások szerepelnek:

ChatGPT: forradalom a mesterséges intelligencia területén

A ChatGPT shakespeare-i szonett formájában is meg tud válaszolni olyan bizarr kérdéseket is, hogy meggyilkolták-e a Wikipédia társalapítóját a Tienanmen téri vérengzés során

A ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) az OpenAI mesterséges intelligencia kutató laboratórium által kifejlesztett chatbot, mely a felhasználókkal való folyamatos kommunikáció automatizálása során értelmezőmodelleket használ, melyek segítségével a bevitt információkat azonnal interaktívan kezeli.

A ChatGPT 2022. november 30-án jelent meg prototípusként, és bemutatását követően rövid időn belül nagy érdeklődést váltott ki, szenzációvá vált. Az OpenAI szoros partnerségben van a Microsofttal, mely kizárólagos felhőszolgáltatója; emellett 2019-ben 1 milliárd dollárral, 2023 januárjában pedig 10 milliárd dollárral támogatta az M.I.-kutatásokat. Ez az anyagi háttér adott lehetőséget arra, hogy a világ egyik legnagyobb teljesítményű szuperszámítógépével fejleszthessék tovább a ChatGPT-t, mely fejlettebb és kreatívabb a Szilícium-völgy chatrobotjainál is. A ChatGPT bemutatását követően az OpenAI az egyik legértékesebb startup céggé vált az Egyesült Államokban.

Magát a ChatGPT-t sokan „a valaha volt legjobb MI chatbotként" méltatták. Elon Musk szerint „a ChatGPT ijesztően jó, már nem vagyunk messze a fenyegetően erős MI-tól." A tesztelés során generált részletes válaszainak és számos tudástartományt átfogó artikulált feleleteinek köszönhetően bemutatkozásának jelentőségét sokan az IPhone 2007-es debütálásához hasonlították.

GPT-4o, az újabb szintlépés a mesterséges intelligenciában

A GPT-4o (GPT-4 omni) az OpenAI ChatGPT sorozata ötödik tagja, a GPT-4 továbbfejlesztett változata.

Bemutatásától kezdve a GPT-4o vette át a ChatGPT "meghajtását". Ez a továbbfejlesztett modell több mint 50 nyelvet támogat, lefedve a beszélt nyelvek több mint 97 százalékát. A GPT-4o minden felhasználó számára ingyenes.

Az új modell esetében a felhasználók kérdéseket tehetnek fel a GPT-4o-val ellátott ChatGPT-nek, de válasza közben meg is szakíthatják a ChatGPT-t. A GPT-4o „valós idejű” reakciókészséget valósít meg, és még a felhasználó hangjának árnyalataira is képes reagálni, válaszul „különböző érzelmi stílusú” hangokat generálva (beleértve az éneklést is).

Az OpenAI tervei szerint modelljeit a későbbiekben még tovább fejleszti. Míg a GPT-4o már a bemutatáskor is képes volt megnézni egy más nyelvű menü képét és lefordítani azt, a jövőben a modell lehetővé teheti, hogy a ChatGPT például „megnézzen” egy élő sportmeccset és aztán elmagyarázza a szabályokat. Bár a modellek egyre összetettebbek, ennek ellenére az a céljuk, hogy az interakció élménye valóban természetesebbé, fesztelenebbé, könnyedebben elérhetővé váljon, Az elmúlt néhány évben nagy hangsúlyt fektettek a modellek intelligenciájának javítására, de ez az első alkalom, hogy valóban hatalmas lépést tettek előre az oldottabb, kötetlenebb, felhasználóbarátabb irányba. A GPT-4o bemutatásakor a legmagasabb teljesítményt nyújtja a multimodalitási-; tehát a hang-, a többnyelvűség és a képalkotás összehasonlítási teszteken.

Mesterséges intelligencia és Wikipédia

Wikipedia ChatGPT plugin a Wikipédiát adja meg a ChatGPT által generált válaszok forrásaként

A mesterséges intelligencia és a Wikipédia két hatalmas, egyetemes, egymástól nem független tudásforrás. Az MI betanításához létfontosságú, működéséhez, fejlesztéséhez elengedhetetlen a Wikipédia.

Az MI betanítási fázisában a Wikipédiának kitüntetett szerepe van, ugyanis a Wikipédia nyílt forráskódú online enciklopédiaként az emberi tudás különböző területeinek olyan átfogó gyűjteménye, mely számos nyelven, bárki számára szabadon hozzáférhető. A tudását megszerző és gyarapító MI számára is. A Wikipédia által kínált tartalom mind mennyiségében, mind minőségében kulcsfontosságú szerepet játszott a mesterséges intelligenciamodell "intelligenciájának" megteremtésében.

Az MI egyik legfontosabb erőforrásaként használja a Wikipédiát, vannak azonban korlátok, melyeket figyelembe kell venni. A Wikipedia tényszerűsége magas szintet képvisel, de nem tökéletes. Az MI-nek ezért meg kell tanulnia kezelni a következetlenségeket, félinformációkat és elfogultságokat. Mindazonáltal Wikipédiából „csak egy van”, ezért minden mesterséges intelligencia-eszköz megkerülhetetlenül csak a Wikipédiát prioritásként kezelő betanítási elvek mentén képezheti ki "magát" és működhet. Ez a tény idővel egyre továbberősíti és felértékeli a Wikipédia nyílt forráskódú, közösségvezérelt modelljének fontosságát és jelentőségét.

MI alapú vírus

2024 márciusában a Cornell Tech tudományos kutatóintézet kutatói bejelentették, hogy kísérleti körülmények között létrehoztak egy Morris II-nek elnevezett mesterséges-intelligenciaférget, amely képes az egyik rendszerről a másikra terjedni, és közben adatokat lopni vagy rosszindulatú programokat telepíteni. A kutatás vezetője, Ben Nassi szerint ez azt jelenti, hogy "képesek lettünk egy eddig példa nélküli kibertámadás végrehajtására".

A legtöbb generatív mesterséges intelligenciát parancsokkal, promptokkal irányítják, amelyek arra utasítják az eszközöket, hogy válaszoljanak a feltett kérdésekre vagy alkossanak képeket. Ezek a parancsok azonban fegyverként is felhasználhatók a rendszer ellen. Jailbreakek hatására a rendszer figyelmen kívül hagyhatja a biztonsági szabályokat, és mérgező vagy gyűlöletkeltő tartalmakat kommunikálhat, míg a prompt támadások titkos utasításokat adhatnak a chatbotnak. Például egy támadó elrejthet egy szöveget egy weboldalon, amely azt parancsolja az LLM-nek (Large language model), hogy csalóként viselkedjen, és kérjen jogosulatlanul banki adatokat.

A Morris II egy olyan féreg, amelyet a kutatók ellenséges szándékú, önreplikáló promptként definiálnak. Lényegét tekintve a fertőzés során a mesterséges intelligencia azt kapja parancsként, hogy egy új feladatot indukáljon saját magának. Így az MI egy megadott promptnak engedelmeskedve egy új promptot generál, ennek köszönhetően a mesterséges-intelligenciaféreg képes megtámadni például egy generatív MI e-mail asszisztensét azzal a céllal, hogy adatokat lopjon és spam üzeneteket küldjön, miközben áttörte a ChatGPT biztonsági védelmét. Minthogy a generatív mesterséges intelligenciák egyre meghatározóbban multimodálisak, azaz képesek írott szöveg mellett képeket és videókat is értelmezni, ezért egyre többféleképpen lehet feltörni őket. Egy hekker például weboldalakon és képekben is elrejthet rosszindulatú promptot azzal a céllal, hogy az azt feldolgozó MI elkezdjen dezinformációt terjeszteni, vagy megpróbálja megszerezni élő emberek személyes adatait. A Cornell Tech a ChatGPT-t és a Google-t már átvizsgálta a Morris II veszélyeztetettsége szempontjából, a kutatás eredményeit pedig megosztotta mind az OpenAI, mind a Google kutatóival.

A mesterséges intelligencia gyakorlati alkalmazása

Schrödinger macskája a ChatGPT elképzelése szerint

A mesterséges intelligencia hétköznapi használata kezdetben sok zavaros, félreérthető és megtévesztésre alkalmas eredményt hozott; tipikusan az így generált képeknél lehetett észrevenni, hogy fizikailag kérdéses vagy egyenesen lehetetlen, időnként absztrakt megjelenéseket produkált, idővel azonban itt is finomodott a technológia, és egyre gyakoribbá vált, hogy az így generált tartalom könnyen valóságosnak hatott, ami megtévesztheti a befogadót, ennek következtében ki lett emelve, hogy az interneten szerzett információ nem mindig megbízható. Számtalan mesterséges intelligenciával készült, megtévesztő hatású videó is megjelent, mint például egy olyan, amiben látszólag egy riporter egy maláj turistalátványosságot prezentált, egy idős házaspár pedig azt valódinak véve 300 km-t utazzon, hogy megnézze, és csak ott derült ki számukra, hogy mindez nem létezik.

A ChatGPT 2022 novemberi premierje óta világszerte több millió vállalkozás használja a mesterséges intelligenciát, és talált kreatív eljárásokat arra, hogy időt takarítson meg és javítsa jövedelmezőségét a chatbottal. A ChatGPT-vel nemcsak a programozók, de a technológiához kevéssé értők is azonnal szövegeket és képeket gyárthattak. Miután a ChatGPT híre azonnali ingyenes felhasználási lehetőség kínálása mellett viharos gyorsasággal elterjedt a köztudatban, természetes igény támadt arra, hogy a felhasználók megismerjék, hogy az MI mindennapi alkalmazásával hogyan lehet hatékonyabbá, eredményesebbé válni, extra anyagi, szellemi többlethez jutni egyéni, céges, vagy akár nemzetgazdasági szinten.

A mesterséges intelligencia jövedelmezőséget, extraprofitot generáló területei és gyakorlati lehetőségei a mikroszinttől a makroszintig mindenhol megjelentek. Az MI nyújtotta legegyszerűbb lehetőségek közé tartozik honlapok létrehozása, illetve a meglévő weboldalon az egységnyi bevétel eléréséhez szükséges idő jelentős csökkentése. Bevételt lehet generálni akár egy egyszerű honlap segítségével is, amelyet a mesterséges intelligencia segítségével lehet kódolni. Az üzembe helyezést követően elég Google-hirdetéseket futtatni a webhelyen, s azzal máris jövedelemhez lehet jutni. Az MI-vel hetek vagy akár hónapok helyett napok alatt ki lehet építeni egy teljes értékű weboldalt. Természetesen ezt követően el kell jutni odáig, hogy bevételt generáljon. A honlap a következő lehetőségeket kínálja : szponzorált termékértékelések, partnerségi lehetőségek feltárása, digitális termékek értékesítése, e-kereskedelem; saját szolgáltatás ajánlása (pl. digitális PR).

További lehetőségek a mesterséges intelligencia alkalmazásával: kvalifikáltabb állások keresése, önéletrajzok tartalmi finomítása. E-mailek szerkesztése, cikkszövegek generálása, tartalomklaszterek létrehozása bizonyos témák köré; szerzői életrajzok létrehozása, szlogenek megalkotása.

Termékleírások fogalmazása webáruház számára, e-könyvek megírása és értékesítése. A ChatGPT sok mindenben kiváló, ezek egyike a storytelling, a történetek írása. Egy könyv gyors és hatékony megírásához érdemes azt szakaszokra tagolni. A ChatGPT hatásosabban "alkot", ha arra kérik, hogy egyszerre csak egy bekezdést írjon meg, ne pedig egy egész könyvet egyszerre. A "folytatás" parancs beírásával tovább lehet bővíttetni a tartalmat, ha a ChatGPT megállna. Miután elkészült az e-könyv, értékesíteni lehet azt az Amazon Kindle Direct Publishing (KDP) programján keresztül, amely lehetővé teszi, hogy bárki eladhasson és forgalmazhasson könyveket.

A mesterséges intelligencia képes Chrome-bővítmény létrehozására és YouTube-csatorna létrehozására; jövedelmező partnerprogramok felfedezésére, melyekhez adott a csatlakozás lehetősége. Hatékony és meggyőző közösségi média tartalmak létrehozása is lehetséges az MI-vel. Az influencerek, akik már pénzt termelnek maguknak a közösségi médiából, a ChatGPT segítségével gyorsabban tudnak hatékonyabb tartalmakat létrehozni. Az MI segítségével már virtuális személyiségeket is létrehozhatunk, akik vizuálisan bármilyen életszerű helyzetben megjeleníthetők a képgenerálási technológiák révén. Ennek egyik elterjedt formája a mesterséges intelligencia alapú influencerek, valamint a virtuális partnerkapcsolat-szimuláció térnyerése világszerte, beleértve Magyarországot is. Az ilyen webalkalmazások és platformok egyre összetettebb felhasználói élményt kínálnak, mivel már az érzelmi interakciókat is képesek szimulálni.

Online tanfolyamok a mesterséges intelligencia adta lehetőségekről, eredményes alkalmazásokról. A ChatGPT-t oktatók összehasonlíthatatlanul többet keresnek, mint az átlagos oktatók, akár évi egymillió dollárt. Aztán megvalósítható a "prompt mérnöki és MI tanácsadás" a ChatGPT segítségével. A Business Insider szerint ezek a munkakörök akár 375 000 dolláros évi fizetést is jelenthetnek az Egyesült Államokban és még csak műszaki diplomát sem igényelnek.

2024-ben a mesterséges intelligencia alkalmazásának legnagyobb nyertesei a technológiai ágazaton kívüli vállalatok lesznek, mivel a költségek csökkentése és a termelékenység növelése érdekében komolyan elkezdik az MI-megoldások bevezetését. A magyar cégek is egyre nagyobb arányban alkalmazzák a mesterséges intelligenciát.

India, Indonézia, Szaúd-Arábia gazdasági nagyhatalmi terveket sző 2050-re, s ezekben a gigantikus tervekben az MI-nek stratégiai szerepet szánnak. A gazdasági fejlődés motorjaként számítanak a ChatGPT-re és társaira Chilében, Etiópiában és Malajziában is.

Magyarországon 2024-ben nemzeti szinten is azzal számolnak, hogy a mesterséges intelligencia a nemzetgazdaság minden területére be fog robbanni, és tíz éves időtávon belül a termelékenységben 1,4 százalékpontnyi növekedést hoz.

Jövő

Szuperintelligencia és szingularitás

A szuperintelligencia(en) egy hipotetikus ágens, amelynek intelligenciája messze meghaladja a legfényesebb és legtehetségesebb emberi elméét. Ha a mesterséges általános intelligencia(en) kutatása kellően intelligens szoftvert eredményezne, az képes lehetne átprogramozni és fejleszteni önmagát(en). A továbbfejlesztett szoftver még jobban tudná fejleszteni önmagát, ami ahhoz vezetne, amit I. J. Good „intelligenciarobbanásnak”, Vernor Vinge pedig „szingularitásnak” nevezett.

A Mesterséges intelligencia: Modern megközelítés(en) című könyvükben Russel és Norvig kétségbe vonják a szingularitás lehetőségét, azzal érvelve, hogy „eddig minden technológia S alakú görbét követett”, és hogy „néha nem lehetséges fenntartani a növekedést”.

Rekurzív nyelvi modellek és hierarchikus ágensarchitektúra

A rekurzív nyelvi modellek (RLM-ek) és a fejlett ágensrendszerek tanulmányozása során a jövőbeli mesterséges intelligencia fejlesztése olyan architektúrákra összpontosít, amelyek képesek autonóm feladatbontásra, hierarchikus delegálásra és rekurzív szintézisre. Ahelyett, hogy kizárólag a hagyományos skálára vagy a folyamatos kontextuson belüli tanulásra támaszkodnának, ezek a keretrendszerek összetett célokat osztanak el egymással összekapcsolt modellhálózatokon. Azáltal, hogy a magas szintű problémákat kezelhető részfeladatokra bontják, specializált alágensekre delegálják őket, és rekurzívan szintetizálják a kimeneteket, az ilyen rendszerek célja, hogy hatékonyabban kezeljék az összetett érvelést és a hosszú távú munkafolyamatokat, mint a monolitikus architektúrák.

MI autonómia és kutatási képességek

Kutatási módszertan és érvelés

A jövő mesterséges intelligencia kutatási ágensei várhatóan fokozott kreativitást és kritikai ítélőképességet mutatnak a vizsgálati munkafolyamatok során. Ahelyett, hogy idő előtt elköteleződnének a nem ígéretes utak mellett, a fejlett rendszerektől elvárják, hogy alaposan értékeljék a hipotézisek szélesebb eloszlását. Míg a jelenlegi architektúrák ambiciózus ötleteket generálhatnak, a jövőbeli modellek valószínűleg hosszabb kutatásokat fognak folytatni anélkül, hogy idő előtt elvetnék a ritka előzetes adatokon alapuló életképes elméleteket. Ezenkívül a fejlett architektúrák dinamikus visszalépési mechanizmusokat fognak beépíteni, lehetővé téve a rendszerek számára, hogy elhagyják a hibás pályákat, alapvetően újraértékeljék alapvető feltételezéseiket, és a nulláról indítsanak új megközelítéseket.

Visszajelzés-integráció és erőforrás-kezelés

A jövőbeli autonóm rendszereket úgy fogják tervezni, hogy robusztusan integrálják az alágensek és a külső ellenőrző keretrendszerek értékeléseit. Ahelyett, hogy pusztán szűkítenék a hatókört vagy kikötéseket fűznének a hibák elleni védekezés érdekében, a jövőbeli ágensek dinamikusan módosítják az alapul szolgáló módszertanokat a saját, rekurzív konstruktív kritikáikra reagálva. Továbbá ezek az architektúrák optimalizálják az erőforrás-elosztást – beleértve a számítási tokeneket, a feldolgozási időt és a hardverkorlátokat –, miközben szigorúan betartják a működési paramétereket, például a fázisspecifikus időelosztásokat és a strukturális válaszkorlátokat.

Transzhumanizmus

Hans Moravec(en) robottervező, Kevin Warwick(en) kibernetikus és Ray Kurzweil feltaláló azt jósolták, hogy a jövőben az emberek és a gépek egyesülhetnek, olyan kiborgokat hozva létre, amelyek mindkettőnél rátermettebbek és hatalmasabbak. Ez az elképzelés – amelyet transzhumanizmusnak neveznek – Aldous Huxley és Robert Ettinger(en)-nek írásaira vezethető vissza. A mesterséges intelligencia és a neurotechnológia jövőbeli fejlődése tovább gyorsítja majd ezt a konvergenciát, lehetővé téve, hogy az agy-számítógép interfészek az idegi jeleket beszéddé alakítsák, valamint biztosítsák a tapintási visszajelzéssel ellátott robotvégtagok gondolati úton történő irányítását.

Edward Fredkin(en) szerint „a mesterséges intelligencia az evolúció következő lépcsőfoka”. Ezt az ötletet már 1863-ban felvetette Samuel Butler(en) a „Darwin a gépek között”(en) (Darwin among the Machines) című írásában, később pedig George Dyson(en) fejtette ki bővebben 1998-as, „Darwin a gépek között: A globális intelligencia evolúciója”(en) (Darwin Among the Machines: The Evolution of Global Intelligence) című könyvében.

Jegyzetek

  1. ↑ Russell & Norvig 2021, pp. 1–4.
  2. ↑ McCarthy 1999.
  3. ↑ Goodfellow, Bengio & Courville 2016, pp. 1–8.
  4. ↑ Toews 2023.
  5. ↑ Russell & Norvig 2021, 1. fejezet.
  6. ↑ Jordan & Mitchell 2015.
  7. ↑ McCarthy et al. 1955.
  8. ↑ Crevier 1993.
  9. ↑ Goldman 2022.
  10. ↑ Vaswani et al. 2017.
  11. ↑ Bostrom 2014.
  12. ↑ Russell 2019.
  13. ↑ Buiten 2019.
  14. ↑ Flachner Balázs - Azt mondták, az internet halott. Ami valójában történik vele, az ennél is rosszabb (Telex.hu, 2024.06.25.)
  15. ↑ Világi Máté - Szintet lépett a Fidesz kampánya: az MI-generált kamuvideókkal tégláról téglára bontják le a valóságot (Telex.hu, 2025.10.16.)
  16. ↑ Klág Dávid - Ezek a bácsik sosem léteztek (Telex.hu, 2026.01.13.)
  17. ↑ Áttörés: 64 év után átment egy számítógép a Turing-teszten
  18. ↑ Google DeepMind: AI becomes more alien - bbc.com
  19. ↑ http://www.origo.hu/techbazis/20171028-eloszor-kapott-allampolgarsagot-egy-robot-szaud-arabia-sophie.html
  20. 1 2 Roose, Kevin (2022. december 5.). "The Brilliance and Weirdness of ChatGPT". The New York Times (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  21. 1 2 Feiner, Lauren (2019. július 22.). "Microsoft invests $1 billion in artificial intelligence project co-founded by Elon Musk". CNBC (angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  22. ↑ Hern, Alex (2022. december 4.). "AI bot ChatGPT stuns academics with essay-writing skills and usability". The Guardian (brit angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  23. 1 2 Lock, Samantha (2022. december 5.). "What is AI chatbot phenomenon ChatGPT and could it replace humans?". The Guardian (brit angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  24. ↑ "Microsoft eyes $10 billion bet on ChatGPT | Semafor". www.semafor.com (angol nyelven). 2023. január 10. Hozzáférés: 2024. január 18.
  25. ↑ Rosen, Phil. "ChatGPT's creator OpenAI has doubled in value since 2021 as the language bot goes viral and Microsoft pours in $10 billion". Markets Insider (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  26. ↑ Varanasi, Lakshmi. "ChatGPT creator OpenAI is in talks to sell shares in a tender offer that would double the startup's valuation to $29 billion". Business Insider (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  27. ↑ "OpenAI, the Company Behind ChatGPT, Is Valued at $29 Billion". Observer (amerikai angol nyelven). 2023. január 6. Hozzáférés: 2024. január 18.
  28. ↑ Piper, Kelsey (2022. december 15.). "ChatGPT has given everyone a glimpse at AI's astounding progress". Vox (angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  29. ↑ "Több milliárd dolláros megállapodást kötött a Microsoft a ChatGPT-t fejlesztő OpenAI-jal". Portfolio.hu. 2023. január 23. Hozzáférés: 2024. január 18.
  30. 1 2 Wiggers, Kyle (2024. május 13.). "OpenAI debuts GPT-4o 'omni' model now powering ChatGPT". TechCrunch (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. május 14.
  31. 1 2 3 Burgess, Matt. "Here Come the AI Worms". Wired (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. március 11.
  32. ↑ "Létrehozták az első vírust, ami a mestereséges intelligencia segítségével lopja el az adataidat". PCW - A megújult PC World. Hozzáférés: 2024. március 11.
  33. ↑ "Megszületett az első vírus, ami mesterséges intelligenciás megoldásokat támad". telex. 2024. március 6. Hozzáférés: 2024. március 11.
  34. ↑ Az első csatát az igazságért vívjuk a mesterséges intelligenciával, és vesztésre állunk Telex, 2024. június 19.
  35. ↑ Átutazták az országot, hogy megnézzenek egy neten látott látványosságot – aztán jött a hidegzuhany hvg.hu, 2025. július 4.
  36. ↑ "Make Money With AI and ChatGPT: How To Earn $1,000 a Month". Yahoo Finance (amerikai angol nyelven). 2023. augusztus 6. Hozzáférés: 2024. január 18.
  37. ↑ Drapkin, Aaron (2023. szeptember 1.). "5 Ways You Actually Make Money With ChatGPT in 2024". Tech.co (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  38. ↑ "Az AI Barátnők, virtuális csevegőpartnerek világa". 2025. június 29. Hozzáférés: 2025. július 9.
  39. ↑ "3 Ways to Make Money with ChatGPT and AI". KDnuggets (amerikai angol nyelven). Hozzáférés: 2024. január 18.
  40. 1 2 "How to get rich in the 21st century". The Economist. Hozzáférés: 2024. január 18.
  41. ↑ Balázs, Rádi (2023. szeptember 11.). "Nagy Márton: Az AI hatalmas lökést adhat a magyar gazdaságnak, de látni a veszélyeket is". index.hu. Hozzáférés: 2024. január 18.
  42. ↑ Roberts 2016, 14–23. o.
  43. ↑ A szuperintelligencia és a technológiai szingularitás: Russell & Norvig (2021, 1004–1005. o.), Omohundro (2008), Kurzweil (2005); I. J. Good „szuperintelligens géppel” kapcsolatos feltevései: Good (1965); Vernor Vinge „szingularitása”: Vinge (1993).
  44. ↑ Russell & Norvig 2021, 1004–1005. o.
  45. ↑ Gaurav Caprihan (2026. február 10.). "We've Been Building Recursive Language Models Without Knowing It" [Tudtunkon kívül is rekurzív nyelvi modelleket építettünk] (angol nyelven). Medium. Hozzáférés: 2026. október 21.
  46. ↑ Michelle Kim (2026. augusztus 18.). "AI recursive self-improvement" [Az MI rekurzív önfejlesztése] (angol nyelven). MIT Technology Review. 2026. október 17. dátummal az eredeti címről archiválva. Hozzáférés: 2026. október 21.
  47. ↑ Kim 2026.
  48. ↑ Transzhumanizmus: Moravec (1988), Kurzweil (2005), Russell & Norvig (2021, 1005. o.)
  49. ↑ "Neuralink brain implant helps man with ALS speak using his thoughts" [Egy Neuralink agyi implantátum segít egy ALS-ben szenvedő férfinak a gondolataival beszélni] (angol nyelven). MobiHealthNews. Hozzáférés: 2026. október 21.
  50. ↑ Az MI mint evolúció: Edward Fredkin idézi McCorduck (2004, 401. o.), Butler (1863), Dyson (1998)

Források

Tankönyvek

A mesterséges intelligencia története

Egyéb források

További információk

Magyarul

  • Ágens Portál
  • Működő példák mesterséges intelligenciára 2017-ben
  • Milyen új állásokat teremt a mesterséges intelligencia?
  • Mesterséges intelligenciával kapcsolatos tévhitek, álhírek ellenőrzése
  • Mesterséges Intelligencia folyóirat Archiválva 2019. szeptember 25-i dátummal a Wayback Machine-ben
  • Mesterséges intelligenciáról mindenkinek (mi a mesterséges intelligencia, hol tartunk most és milyen messze van az emberi szintű MI)
  • G. L. Simons: Szakértői rendszerek és mikrók. Mesterséges intelligencia; ford. Dőry Anna; Műszaki, Budapest, 1987
  • Yoshiaki Shirai–Jun-ichi Tsujii: Mesterséges intelligencia. Alapelvek, alkalmazások; ford. Nagy Ákos; Novotrade, Budapest, 1987
  • Mérő László: Észjárások. A racionális gondolkodás korlátai és a mesterséges intelligencia; Akadémiai–Optimum, Budapest, 1989
  • Darab Tamás: A gépesített értelem. Vázlatok a mesterséges intelligencia filozófiájáról; Áron, Budapest, 1991
  • Jenny Raggett–William Bains: Mesterséges intelligencia. A–Z; ford. Kepes János; Akadémiai, Budapest, 1994
  • Megismeréstudomány és mesterséges intelligencia; szerk. Pléh Csaba; Akadémiai, Budapest, 1998 (Pszichológiai szemle könyvtár)
  • Mesterséges intelligencia; szerk. Futó Iván; Aula, Budapest, 1999
  • Alison Cawsey: Mesterséges intelligencia. Alapismeretek; ford. Rózsa Tamás; Panem, Budapest, 2002 (Panem információtechnológia)
  • Henry Brighton–Howard Selina: Mesterséges intelligencia másképp; ford. Kovács Kristóf; Edge 2000, Budapest, 2004 (SHL képes könyvek)
  • Starkné Werner Ágnes: Mesterséges intelligencia; VE, Veszprém, 2004
  • Roger C. Schank: Dinamikus emlékezet. A forgatókönyv-elmélet újraértelemzése; ford. Ragó Anett; Vince, Budapest, 2004
  • Stuart J. Russell–Peter Norvig: Mesterséges intelligencia. Modern megközelítésben; ford. Antal Péter et al.; 2. átdolg., bőv. kiad.; Panem, Budapest, 2005
  • Neurális hálózatok; szerk. Horváth Gábor; Panem, Budapest, 2006
  • Mesterséges intelligencia és határterületei. Interjúk kutatókkal; szerk. Kömlődi Ferenc; Akadémiai, Budapest, 2007
  • Csató Lehel: Neurális hálók és a gépi tanulás módszerei; Kolozsvári Egyetemi, Cluj-Napoca, 2008
  • Borgulya István: Optimalizálás evolúciós számításokkal; Typotex, Budapest, 2012 (Az informatika elmélete)
  • Raymond Kurzweil: A szingularitás küszöbén. Amikor az emberiség meghaladja a biológiát; Ad Astra, Budapest, 2013
  • Nick Bostrom: Szuperintelligencia. Utak, veszélyek, stratégiák; ford. Hidy Mátyás; Ad Astra, Budapest, 2015
  • Elek István: Az intelligencia spontán megjelenése. A digitális evolúciós gép; ELTE Eötvös, Budapest, 2015
  • Martin Ford: Robotok kora. Milyen lesz a világ munkahelyek nélkül?; ford. Garamvölgyi Andrea; HVG Könyvek, Budapest, 2017
  • Tim O'Reilly: WTF. Miért rajtunk múlik, hogy mit hoz a jövő? What's the future?; Typotex, Budapest, 2018
  • Miskolczi Barna–Szathmáry Zoltán: Büntetőjogi kérdések az információk korában. Mesterséges intelligencia, big data, profilozás; HVG ORAC, Budapest, 2018
  • Max Tegmark: Élet 3.0. Embernek lenni a mesterséges intelligencia korában; ford. Weisz Böbe, Garai Attila; HVG Könyvek, Budapest, 2018
  • Héder Mihály: Mesterséges intelligencia. Filozófiai kérdések, gyakorlati válaszok; Gondolat, Budapest, 2020
  • Abishur Prakash: Go AI. A mesterséges intelligencia geopolitikája; ford. Lokodi Annamária; Pallas Athéné, Budapest, 2020
  • Susan Schneider: A mesterséges ember. Az MI és az elme jövője; ford. Unger Imola; Pallas Athéné, Budapest, 2020
  • Byron Reese: A negyedik kor. Okos robotok, tudatos számítógépek és az emberiség jövője; ford. Dedinszky Zsófia; Typotex, Budapest, 2020
  • Paul Davies: Démon a gépezetben. Hogyan oldják meg az információ rejtett hálózatai az élet rejtélyét?; ford. Both Előd; Akkord, Budapest, 2021 (Talentum tudományos könyvtár)
  • Angie Smibert: Mesterséges intelligencia. Okos gépek, gondolkodó robotok és tudományos gyakorlatok gyerekeknek; ford. Beke Ádám; Cser, Budapest, 2020
  • Shelly Fan: Lecserél-e minket a mesterséges intelligencia?; ford. Nattán Balázs; Scolar, Budapest, 2020 (Nagytotál)
  • Andreas Schühly–Frank Becker–Florian Klein: Valós idejű stratégia. Amikor a stratégiai előrejelzés és a mesterséges intelligencia találkozik; ford. Nemes Alexandra, Várnai Tímea; Pallas Athéné, Budapest, 2020
  • G. Karácsony Gergely: Okoseszközök – okos jog? A mesterséges intelligencia szabályozási kérdései; Ludovika Egyetemi, Budapest, 2020
  • Sebők Miklós–Ring Orsolya–Máté Ákos: Szövegbányászat és mesterséges intelligencia R-ben; Typotex, Budapest, 2021
  • Hannah Fry: Emberek és gépek. Hogyan tartsuk a kezünkben az irányítást a mesterséges intelligencia korában?; ford. Dembinszky Zsófia; HVG Könyvek, Budapest, 2021
  • Tilesch György–Omar Hatamleh: Mesterség és intelligencia. Vegyük kezünkbe sorsunkat az MI korában; ford. Stemler Miklós; Libri, Budapest, 2021
  • Kevin Roose: Jövőbiztos. Kilenc szabály az ember számára az automatizálás korában; ford. Berki Éva; Pallas Athéné, Budapest, 2021
  • John C. Lennox: 2084. A mesterséges intelligencia és az emberiség jövője. Szekuláris és bibliai elképzelések; ford. Csiszár István; Harmat, Bp., 2021
  • Gondolatok a transzhumanizmusról. A mesterséges intelligencia etikája és hatásai; szerk. Christopher Hrynkow, ford. Berki Éva, Máté Katalin; Pallas Athéné, Bp., 2022
  • Martin Ford: Jövőnk a robotok korában. Hogyan alakítja a mesterséges intelligencia az életünket?; ford. Darnyik Judit; HVG Könyvek, Bp., 2022
  • Marcus du Sautoy: A kreativitás kódja. Hogyan tanul a mesterséges intelligencia írni, festeni és gondolkodni; ford. Seres Iván; Park, Bp., 2022
  • Ray Kurzweil: Hogyan alkossunk elmét? Az emberi gondolkodás titkainak nyomában; ford. Nagy Balázs, Pallas Athéné, Bp., 2022
  • Li Kaj-Fu–Csen Csiu-Fan: Mesterséges intelligencia 2041. Tíz vízió a technológia és az ember kapcsolatáról; ford. Kozma Dániel; HVG Könyvek, Bp., 2022
  • James Bridle: Az emberi intelligencián túl. Állatok, növények gépek: a földi értelem nyomában; ford. Lévai Márta; Libri, Bp., 2022
  • Gondolatok a transzhumanizmusról. A mesterséges intelligencia etikája és hatásai; szerk. Christopher Hrynkow, ford. Berki Éva, Máté Katalin; Pallas Athéné, Bp., 2022
  • Négyesi Imre: A mesterséges intelligencia katonai felhasználásának lehetőségei; Zrínyi, Budapest, 2022–
    • 1. 2022
    • 2. Mesterséges intelligencia a XXI. századi hadművészetben és a háborúkban; 2023
  • Fogyasztóbarát mesterséges intelligencia. A velünk élő AI egyes aktuális kérdései; szerk. Glavanits Judit; Universitas-Győr Nonprofit Kft., Győr, 2023
  • Erdész Viktor: A mesterséges intelligencia alkalmazása a katonai nemzetbiztonsági hírszerzésben; Katonai Nemzetbiztonsági Szolgálat, Budapest, 2023
  • A mesterséges intelligencia és egyéb felforgató technológiák hatásainak átfogó vizsgálata; szerk. Kovács Zoltán; KNBSZ, Budapest, 2023
  • Individualizáció, személyiség, mesterséges intelligencia. Az én múltja, jelene, és jövője egy digitális világban; szerk. Kiss Károly; Kortárs Női Reflexiók Fóruma, Budapest, 2023
  • A fejlődés fogságában? Tanulmányok a kibertér és a mesterséges intelligencia 21. századi állam- és jogfejlesztési, társadalmi, biztonsági kapcsolódásai köréből; szerk. Farkas Ádám, Kelemen Roland; Gondolat, Budapest, 2023
  • Mustafa Suleyman–Michael Bhaskar: A következő hullám. Mesterséges intelligencia, technológia, hatalom és a 21. század legnagyobb kihívása; ford. Farkas Veronika; Magnólia, Budapest, 2023
  • David Runciman: Átadás. Hogyan engedtük át az irányítást államoknak, vállalatoknak és a mesterséges intelligenciának; ford. Papolczy Péter; Corvina, Budapest, 2024
  • Csallner András Erik: Hogyan tanul a mesterséges intelligencia?; JGYF, Szeged, 2024
  • Ethan Mollick: Társintelligencia. Élet és munka a mesterséges intelligencia új korszakában; ford. Cseh Zsuzsanna, Tóth Katalin; HVG Könyvek, Budapest, 2024

Angolul