Mi az AI?
Amikor azt mondjuk valamire, hogy „ez mesterséges intelligencia”, sokféle dologra gondolhatunk. Egy alkalmazás felismeri, mi van egy képen, egy streaming szolgáltatás filmet ajánl a korábbi választásaink alapján, egy útvonaltervező útvonalat választ, egy chatbot pedig, például a ChatGPT vagy a Gemini, válaszol a kérdésünkre.
Elsőre nem sok közös van bennük. Mégis ugyanazt a kifejezést használjuk rájuk: mesterséges intelligencia, vagyis AI.
De mitől lesz egy számítógépes rendszer AI? És miben más, mint egy hagyományos program, ami előre rögzített szabályokat hajt végre?
Mitől AI egy számítógépes rendszer?
Egy hagyományos szoftvernél a fejlesztő alapvetően előre meghatározza, hogy bizonyos helyzetekben milyen szabályokat kövessen a program.
Az AI ennél tágabb fogalom. Olyan számítógépes rendszerek gyűjtőneve, amelyek a kapott információk alapján valamilyen eredményt állítanak elő egy adott feladat megoldásához. A lényeg tehát nem az, hogy a gép embernek néz ki, beszél-e hozzánk, vagy mennyire bonyolult a program mögötte. Az számít, hogy a kapott információk alapján nem egyszerűen egy előre megírt választ választ ki, hanem ezekből állítja elő az eredményt.
Ezt leegyszerűsítve úgy képzelhetjük el, hogy az AI kap valamilyen információt, feldolgozza, majd ez alapján ad egy választ, képet vagy más eredményt. Az információ lehet például egy kép, egy szöveg, egy hangfelvétel vagy más adat. Az eredmény pedig attól függ, mire használják a rendszert: felismerheti, mi van egy képen, kiválaszthatja, melyik filmet érdemes megnézned, megtervezhet egy útvonalat, készíthet egy reklámplakátot vagy akár új szöveget is írhat.
Ez nem minden AI-rendszer teljes működésének leírása, csak arra jó, hogy lássuk a közös lényeget: az AI a kapott információk alapján állít elő valamilyen eredményt.
Mi a gépi tanulás?
Itt szoktak összekeveredni a fogalmak.
Az AI egy nagy gyűjtőfogalom, a gépi tanulás pedig ennek az egyik fontos megközelítése. A gépi tanulásnál a számítógép sok korábbi példából tanul meg bizonyos mintázatokat. Amikor később új információt kap, ezek alapján próbálja meg előállítani a megfelelő eredményt. A fejlesztőnek ezért nem kell minden egyes szabályt előre megadnia.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik fajtája. Neurális hálózatokra épül, és különösen nagy mennyiségű adat feldolgozásában vált fontossá.
A generatív AI olyan AI-rendszereket jelöl, amelyek nemcsak felismernek vagy kiválasztanak valamit, hanem új tartalmat is létre tudnak hozni. Ilyen például a ChatGPT vagy a Gemini, amelyek szöveget tudnak létrehozni, de a generatív AI képek, hangok vagy más tartalmak készítésére is használható.
Az LLM, vagyis a nagy nyelvi modell a generatív AI egyik ismert típusa. Ilyen modellek képesek például szöveget létrehozni és nyelvi kérdésekre válaszolni. A ChatGPT mögött is ilyen modellek dolgoznak.
Ha nagyon leegyszerűsítjük, akkor így érdemes megjegyezni:
AI → gépi tanulás → mélytanulás
A generatív AI egy olyan terület, ahol az AI új tartalmakat hoz létre, az LLM pedig ennek egyik ismert modellfajtája. Nem minden AI gépi tanulás, nem minden gépi tanulás mélytanulás, és az AI sem azonos a generatív AI-jal.
Mi a különbség egy AI-modell és egy AI-rendszer között?
A kettő nem ugyanaz. Az AI-modell a rendszer egyik fontos része: ez dolgozza fel a kapott információt, és ennek alapján állít elő valamilyen eredményt. Az AI-rendszer ennél több lehet. Egy működő alkalmazás a modellen kívül adatokat, szoftveres elemeket és más részeket is használhat, sőt akár több modellt is összekapcsolhat.
Ezért amikor azt mondjuk, hogy „az AI ezt csinálja”, nem feltétlenül egyetlen modell működéséről beszélünk.
Minden AI folyamatosan tanul?
Nem. A „tanul” szó könnyen félrevezető lehet, mert azt sugallhatja, hogy minden AI-rendszer használat közben folyamatosan változik. Nem minden AI-rendszer változtatja meg a működését használat közben, és nem minden AI működik önállóan. Az egyes rendszerek ebben különbözhetnek egymástól.
Ugyanígy az AI nem feltétlenül robot. Lehet teljesen szoftveres rendszer, vagy be lehet építve egy másik eszközbe.
Akkor miért nevezzük intelligenciának?
A név könnyen azt az érzést keltheti, hogy a gép ugyanúgy gondolkodik, mint az ember. Ebből azonban nem következik sem az, hogy emberi módon gondolkodik, sem az, hogy tudata van. Az intelligensnek tűnő eredmény önmagában nem bizonyít emberi gondolkodást.
A „mesterséges intelligencia” ezért nem egy digitális ember neve, hanem egy tág technikai kategória: olyan rendszereké, amelyek bizonyos feladatokban a kapott információk alapján képesek valamilyen eredményt előállítani.
Akkor mit érdemes megjegyezni?
Az AI nem egy konkrét program neve, és nem is egyetlen módszer. Gyűjtőfogalom sokféle rendszerre. Egy chatbot, egy képfelismerő vagy egy ajánlórendszer ezért nem „maga az AI”, hanem lehet egy-egy AI-alapú rendszer vagy alkalmazás.
Végre értem
Az AI nem egy digitális ember, nem egyetlen konkrét program, és nem is egyszerűen a chatbotok másik neve.
Az AI olyan számítógépes rendszerek gyűjtőfogalma, amelyek a kapott információk alapján valamilyen eredményt állítanak elő egy adott feladat megoldásához.
A gépi tanulás ennek egyik fontos megközelítése, a mélytanulás ennek egyik területe, a generatív AI pedig az AI egyik területe, amely új tartalmakat tud létrehozni.
A legfontosabb pedig talán ennyi: attól, hogy egy rendszer intelligensnek tűnő eredményt ad, még nem kell emberként elképzelnünk.