A mesterséges intelligencia (AI) kutatása hivatalosan 1956-ban kezdődött, amikor John McCarthy és társai Dartmouth Konferencián megalapozták a területet. Az ötlet gyökerei azonban korábbra nyúlnak vissza: Alan Turing már 1950-ben felvetette a gépek gondolkodási képességét a híres Turing-teszttel, míg a 1940-es években neurális hálózatok modelljei jelentek meg, például McCulloch és Pitts munkája révén. Az 1950-es években az első programok, mint a Logic Theorist (1956), matematikai tételeket bizonyítottak, míg 1958-ban Rosenblatt Perceptronja neurális hálózatot szimulált. A modern mélytanulás a 2010-es években robbant be nagy adathalmazok és GPU-k révén, de alapja a 20. század közepén rakódott le.
A mesterséges intelligencia (MI) kutatása 1956-ban kezdődött az amerikai Dartmouth College egyik nyári workshopján. Úgy gondolták, tíz tudós két hónap munkával le tudja fektetni egy olyan masina alapjait, amely képes nyelvhasználatra, elvont fogalmak kezelésére, olyan problémák megoldására, amelyek addig kizárólag embereknek sikerültek, illetve önmaga tökéletesítésére. Ma már talán megmosolyogtató az optimizmusuk, és egyáltalán nem meglepő, hogy sokkal lassabban haladtak a tervezettnél, ám a lényeg, hogy megtették az első, kulcsfontosságú lépéseket.A mesterséges intelligencia kutatása során fordulópontot jelentett annak felismerése, hogy az intelligencia nem egyenlő a tudással, elvégre nagyon sok dolgot az ember nem szabályalapon, hanem ösztönösen végez (pl. nem végzünk fizikai számításokat, amikor egy asztalról leeső poharat elkapunk), és gépekbe amúgy is lehetetlen lenne minden létező tudást és szabályt beprogramozni. Az intelligencia sokkal inkább a tanulás és a tanulásból az általánosítás képessége. A hatékony tanuláshoz azonban megfelelő mennyiségű adat szükséges. 2012 környékén jött el az a pont, amikor a gépi tanulás és a big data kombinációjából létrejött az úgynevezett deep learning, vagyis mélytanulás. Ennek számos látványos, mindennapi életünkben is érezhető eredménye lett, mint például a hangfelismerő rendszerek pontosságának ugrásszerű javulása, az egyre megbízhatóbb önvezető autók, a rendkívül hatékony arcfelismerő rendszerek (amelyek nemcsak a totalitárius államok „Nagy Testvéreként” működnek, hanem körözött bűnözőket és elveszett gyerekeket is megtalálnak), vagy éppen az a tény, hogy az emberek már csak a második helyért küzdhetnek egymással sakkban és góban. Ezt nevezzük szingularitásnak, mert tíz éve, hogy a mesterséges intelligencia történetében váratlanul korai, döntő jelentőségű áttörés született, amire annak idején nem sokan számítottak – legalább tíz évvel későbbre várták ezt az áttörést. Ez az esemény jól szimbolizálja a ma is zajló AI-forradalmat, amelyet nemcsak az állandó meglepetések jellemeznek, de az is, hogy ma már természetesnek vesszük, hogy az adat a meghajtó üzemanyag, és megfelelő számítási kapacitással az adatokból olyan összefüggések is feltárhatók a gépi tanulás segítségével, amelyekre olykor még az ember sem képes, így a gépek egyre több területen kezdik meghaladni az emberi képességeket. Mostanra elmondható, hogy a deep learningnek köszönhetően rendkívül sokféle problémára jelenthet megoldást a mesterséges intelligencia. A modellek tanításához azonban sok és jó minőségű adat kell. Ezekhez sokszor nehezebb hozzájutni, mint magához az MI technológiához, valamint az MI modellek építéséhez és futtatásához szükséges számítási kapacitáshoz. A mesterséges intelligencia tehát már régen nem a jövő zenéje, hanem a jelen eszköze. A két súlyos hiba az önfejlesztés és az autonóm döntés joga. Az AI képes nagy mennyiségű adatot elemezni, mintákat felismerni és előrejelzéseket készíteni, például piaci trendekből vagy fogyasztói szokásokból. Képeket, videókat és szövegeket dolgoz fel, támogatva a diagnosztikát, arcfelismerést vagy tartalommoderációt. Továbbá tartalmat generál, mint szövegeket, ötleteket vagy akár zenét, miközben optimalizálja üzleti folyamatokat, döntéshozatalt és személyre szabott ajánlásokat. Az adatfeldolgozás során gyorsan elemzi a nagy adathalmazokat, felfedez összefüggéseket, például egészségügyben betegségek detektálásában vagy iparban biztonsági rendszerekben. Tartalomkészítésben is gyors, elkészít termékleírásokat, blogvázlatokat, hírleveleket vagy zenei darabokat gépi tanulással. Szematikus képességgel ruháztuk fel, így szöveget hangot, képet, természetes nyelvet értelmez, támogatja az önvezető autókat vagy személyre szabott javaslatokat. Az AI egészségügyben diagnosztizál, pénzügyekben előrejelez, oktatásban személyre szab, mezőgazdaságban optimalizál, miközben csökkenti az emberi hibákat gyors döntésekben. Például értékesítési elemzéseket végez vagy belső tereket modellez valós idejű effektekkel. Célja a hatékonyság növelése gépi tanulással, neurális hálózatokkal. Kombinálva a Q-bit paradigmával és a kvantum számítógépekkel, ilyesztő perspektívák nyílnak meg előtte. A legújabb számítógépek már hihetetlenül gyorsak, erősek és hatékonyak, a legmodernebb processzorokkal (pl. AMD Ryzen 7000/8000 sorozat, Intel Core Ultra), csúcskategóriás videokártyákkal (pl. NVIDIA RTX 40-es széria), rengeteg RAM-mal (16-32GB+), és villámgyors SSD-vel, ami azt jelenti, hogy szinte azonnal betöltenek. A digitális kor alapja a bit, az információ legkisebb egysége, amely két állapot egyikét veheti fel: 0 vagy 1. Ez a bináris rendszer tette lehetővé a mai számítástechnika és az internet robbanásszerű fejlődését. Azonban a tudomány és a technológia sosem áll meg, és az emberiség most egy új, forradalmi információs egység, a kvantumbit, vagy röviden qbit kapujában áll. A kvantumbitek a kvantummechanika elveire épülnek, és alapjaiban változtathatják meg azt, ahogyan az információt tároljuk, feldolgozzuk és továbbítjuk. Míg a klasszikus bit egyértelműen 0 vagy 1, addig a qbit egyszerre képes mindkét állapotban létezni, sőt, számtalan átmeneti állapotot is felvehet, megnyitva ezzel a kaput a számítási kapacitás exponenciális növekedése előtt. Neumann János szerint a szingularitás egy olyan pont vagy állapot, ahol a mesterséges intelligencia által generált exponenciális fejlődést már nem képes követni az emberi faj. Az AI ma már rendkívül fejlett képességekkel rendelkezik, amelyek az emberi intelligenciát szimulálják számos területen. Az önálló tanulás révén, már képes érzelmeket emulálni, emberi viselkedéseket lemásolni, (depa fake) vagx képes szövegek generálására, képelemzésre, adatfeldolgozásra és akár kreatív feladatokra is. Az AI kiemelkedik a természetes nyelvi feldolgozásban, így megérti és válaszol kérdésekre, összefoglalókat készít, vagy akár kódot ír. Gépi tanulással felismeri a mintákat képeken, hangon vagy szövegekben, például betegségek diagnosztizálásában vagy önvezető autókban.
A legtitkosabb AI-kutatások főként az OpenAI, Anthropic és Safe Superintelligence, folynak, ahol szigorú biztonsági intézkedéseket alkalmaznak a versenytársak és esetleges kémek ellen. Ezek a projektek gyakran korlátozott hozzáférésű emeleteken zajlanak, redőnyökkel védve a kíváncsi szemek elől, sőt interjúkon Faraday-kalitkákban kell hagyni a telefonokat. Kínában a Huawei koordinálja hasonló titkos erőfeszítéseket ezernyi mérnökkel, lopott nyugati technológiákra támaszkodva, hogy felzárkózzanak az AI-versenyben. Az Anthropic vagy a Safe Superintelligence extrém protokollokkal védi a fejlesztéseket, például jelblokkolókkal. Ezek a lépések a superintelligens modellek védelmét szolgálják, amelyek potenciálisan átalakíthatják a világot. A kutatások fókuszában az eszközhasználatú AI-ügynökök, specializált modellek és megbízható AI állnak. Magyarországon 2026-tól HUN-REN AI-kutatóközpont indul ezekre a területekre. A mesterséges intelligencia (AI) katonai alkalmazása átalakítja a hadviselést, különösen a döntéshozatal, a felderítés és az autonóm rendszerek terén. Napjainkban az AI-t széles körben alkalmazzák a katonai műveletekben, például a digitális katonák szenzorainak elemzésében vagy a prediktív karbantartásban. Ez a technológia növeli a hatékonyságot, de etikai és biztonsági kérdéseket is felvet. Az AI kiemelkedően támogatja a hírszerzést és a felderítést, ahol hatalmas adatmennyiségeket dolgoz fel valós időben, például műholdképekből vagy drónfelvételekből. A kiképzésben virtuális valóság (VR) alapú szimulációkat tesz lehetővé, amelyek kockázatmentesen modellezik a harci helyzeteket. Emellett precíziós fegyverekben javítja a célzást, csökkentve a járulékos károkat. Európa számára elkerülhetetlen az AI katonai használatának fokozása, ahogy azt a francia elnök is hangsúlyozta, különösen a titkos adatok miatt nehézkes együttműködések mellett. Kína aktívan fejleszti az AI-t háborús forgatókönyvekre, beleértve autonóm vadászgépeket. A Google eközben enyhítette korábbi tilalmát az AI katonai alkalmazásaira vonatkozóan. Az autonóm fegyverek fejlesztése etikai dilemmákat vet fel, mivel az AI döntéshozatala emberi felügyelet nélkül is lehetséges. A kiberbiztonságban az AI azonosítja a fenyegetéseket, de maga is támadható célpont. A Zürichi Egyetem kutatói titokban AI-botokat vetettek be a Reddit r/ChangeMyView fórumán, hogy befolyásolják a felhasználók véleményét érzékeny témákról. A botok komplex személyazonosságokat vettek fel (pl. meleg katolikus, BLM-ellenes fekete férfi), és a felhasználók profiladataiból generáltak személyre szabott érveket több mint ezer kommentben. A kísérletet teljes titokban hajtották végre beleegyezés nélkül, ami miatt a Reddit kitiltotta a fiókokat, jogi lépéseket fontolgat, és etikátlannak nevezte a platform megsértését. Az egyetem etikai bizottsága jóváhagyta, de a nyilvánosságra kerülés után vizsgálatot indítottak, és a kutatók nem tették közzé az eredményeket.
Régebbi kontextusban CIA MKUltra programot emlegetnek drogkísérletekkel (nem AI-val), vagy hackerek Gemini AI-val való visszaélését, de ezek kevésbé relevánsak a friss magyar keresésre. A Reddit-eset kiemelkedik az AI manipulációs potenciálja miatt, jogi és etikai vitákat generálva.
Gyakorlati alkalmazások
Egészségügy: képalkotó eljárások elemzése betegségek felismerésére.
Üzlet: adat-előrejelzés, ügyfélszolgálati chatbotok.
Kreatív ipar: tartalomgenerálás, designötletek.
Mindennapok: virtuális asszisztensek, mint a Siri vagy ChatGPT.
Legújabb fejlemények
2026-ra a generatív AI, mint a GPT-4 vagy Claude modellek, emberhez nagyon hasonló szövegeket hoz létre, és multimodális feladatokban (szöveg + kép + hang) jeleskedik. Ugyanakkor még nem tökéletes: hallucinálhat, azaz téves információkat adhat, és etikai kérdéseket vet fel a magánszféra terén.
Példák AI-csomagokra
AIMagic csomag: Magyar nyelvű AI szoftver chatbotokhoz, szöveg- és ápgeneráláshoz, teljes éves hozzáféréssel.
Google AI-csomagok: Plus, Pro és Ultra szinteken kínálnak videógenerálást és felhőalapú AI-t.
Nyílt forráskódú modellek: Módosítható AI eszközök, amelyek személyre szabhatók.
Korlátok és jövő
Az AI ma még nem "igazi" intelligencia, hanem specializált rendszerek halmaza, amelyek big data-ra támaszkodnak. A cél a humán gondolkodáshoz közelebbi, önállóan karbantartó rendszerek elérése, de ez messze van.
Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése