Mesterséges intelligencia alapfogalmak: AI, AGI, LLM és egyéb kulcsfogalmak

Mesterséges intelligencia alapfogalmak és részletes magyarázatuk

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation – Visszakeresés-alapú generálás)

A RAG egy olyan technika, amely a mesterséges intelligencia generatív képességeit kombinálja az adatvisszakereséssel. Ahelyett, hogy kizárólag az előre betanított modellre hagyatkozna, a rendszer külső adatbázisokból vagy dokumentumokból szerzi be a releváns információkat, majd ezek alapján generál választ. Ez különösen hasznos lehet friss vagy specifikus információk beépítésére a válaszokba, például ügyfélszolgálatok, keresőmotorok vagy tudásbázisok esetében.

2. AGI (Artificial General Intelligence – Általános Mesterséges Intelligencia)

Az AGI egy olyan elméleti mesterséges intelligencia szintet jelent, amely képes az emberi értelemhez hasonlóan gondolkodni, tanulni és önállóan döntéseket hozni bármilyen területen. Míg a mai mesterséges intelligencia rendszerek – például a ChatGPT – erősen specializáltak és adott feladatokra optimalizáltak, az AGI célja egy olyan intelligens rendszer létrehozása, amely képes adaptálódni és saját maga tanulni új környezetekben és helyzetekben. Az AGI jelenleg még nem létezik, de számos kutató és fejlesztő dolgozik annak megvalósításán.

3. AI agent (Mesterséges intelligencia ügynök)

Az AI agent egy olyan mesterséges intelligencia által vezérelt szoftver vagy rendszer, amely önállóan működik, döntéseket hoz, és akár más rendszerekkel is interakcióba léphet. Ezek az ügynökök lehetnek egyszerű chatbotok vagy összetettebb autonóm rendszerek, amelyek például pénzügyi előrejelzéseket készítenek, ügyfélszolgálati feladatokat látnak el vagy optimalizálják az ipari folyamatokat. Egy fejlett AI agent képes tanulni a környezetéből és folyamatosan fejleszteni saját működését az adatok elemzése alapján.

4. Prompt (Utasítás vagy kérés a mesterséges intelligencia számára)

A prompt az a szöveges vagy vizuális bemenet, amelyet egy AI modellnek adunk annak érdekében, hogy valamilyen kimenetet generáljon. Például egy prompt lehet egy kérdés („Hogyan működik a mesterséges intelligencia?”), egy feladat („Írj egy cikket a fenntartható energiáról!”) vagy akár egy képi utasítás („Generálj egy képet egy futurisztikus városról!”). A prompt megfogalmazásának minősége és pontossága meghatározza, hogy az AI mennyire releváns és pontos választ ad.

5. Prompt engineer (Prompt mérnök)

A prompt mérnök egy olyan szakember, aki optimalizált utasításokat (prompteket) tervez a mesterséges intelligencia számára, hogy az a lehető legpontosabb és legrelevánsabb eredményeket adja. A mesterséges intelligencia különböző modellek eltérően reagálhatnak ugyanarra a kérdésre, ezért egy prompt mérnöknek ismernie kell a modellek működését és finomhangolnia kell az utasításokat. Ez különösen fontos az olyan területeken, mint a chatbotok fejlesztése, az automatikus szövegírás vagy a mesterséges intelligenciával támogatott keresőrendszerek.

6. LLM (Large Language Model – Nagyméretű nyelvi modell)

Az LLM olyan mesterséges intelligencia modell, amely hatalmas mennyiségű szöveges adatból tanul, és képes természetes nyelven történő kommunikációra. Ezek a modellek általában mélytanulási architektúrákat használnak, például a Transformer modelleket, hogy hatékonyan feldolgozzák és megértsék a nyelvet. Az LLM-ek képesek szövegeket generálni, fordítani, összegzéseket készíteni és komplex kérdésekre válaszolni.

7. Machine Learning (ML – Gépi tanulás)

A gépi tanulás az AI egyik legfontosabb ága, amelyben az algoritmusok az adatokból tanulnak és fejlődnek emberi beavatkozás nélkül. Az ML rendszerek a múltbeli adatokból mintázatokat azonosítanak és ezek alapján előrejelzéseket készítenek. Használata széleskörű, például az ajánlórendszerekben (Netflix, Spotify), pénzügyi előrejelzésekben, egészségügyi diagnosztikában és képfelismerési technológiákban.

8. Deep Learning (DL – Mélytanulás)

A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely mély neurális hálózatokat használ az adatok feldolgozására. Ezek a hálózatok több rétegből állnak, és képesek összetett mintázatokat felismerni, például az arcfelismerésben, a beszédfelismerésben vagy az autonóm járművek navigációjában. A mélytanulás az egyik legfontosabb technológiai áttörés az AI fejlődésében, és lehetővé tette a nagy teljesítményű nyelvi modellek, például a GPT vagy a BERT megjelenését.

9. Neurális hálózat (Neural Network)

A neurális hálózat egy matematikai modell, amely az emberi agyhoz hasonló módon dolgozza fel az információkat. A mesterséges neurális hálózatok rétegekből állnak, és minden réteg speciális számításokat végez. Ezeket a hálózatokat használják például képfelismerésre, természetes nyelvfeldolgozásra és különféle automatizált döntéshozatali rendszerekre.

10. Transformer modell

A Transformer modell egy fejlett neurális hálózati architektúra, amelyet a Google kutatói fejlesztettek ki 2017-ben. Ez a modell az alapja a legtöbb modern LLM-nek, például a GPT vagy a BERT modelleknek. A Transformer lényege az önfigyelési mechanizmus (self-attention), amely lehetővé teszi, hogy a modell az egész szövegkörnyezetet figyelembe vegye egy adott szó értelmezésekor.

11. Uncanny Valley

Az Uncanny Valley egy pszichológiai jelenség, amely akkor jelentkezik, amikor egy mesterséges karakter vagy humanoid robot túlzottan hasonlít az emberre, de még mindig van valami „furcsa” benne. Az emberek ösztönösen kellemetlen érzést tapasztalhatnak egy olyan mesterséges arc vagy mozgás láttán, amely túl élethű, de mégsem tökéletes. Ez a jelenség nagy kihívást jelent a robotika és a CGI (számítógépes animáció) területén.

12. Perplexity

A Perplexity egy hatékony AI-alapú keresőeszköz, amely gyors és pontos válaszokat nyújt természetes nyelven megfogalmazott kérdésekre. Alkalmazható üzleti, oktatási és mindennapi élethelyzetekben, segítve a felhasználókat az információgyűjtésben és a döntéshozatalban. A specifikus kérdések, megbízható adatforrások és rendszeres frissítések biztosítják a rendszer maximális kihasználását.

13. Veo 2

A Veo 2 a Google legújabb AI-alapú videógenerátor rendszere, amely képes nagy felbontású és dinamikus videók létrehozására szöveges vagy vizuális promptok alapján. Az ilyen modellek forradalmasíthatják a kreatív iparágakat, például a filmkészítést, a reklámokat és az animációt, lehetővé téve a gyors és költséghatékony tartalomgyártást.

14. Copilot (Microsoft AI asszisztens)

A Copilot a Microsoft AI-alapú virtuális asszisztense, amely integrálható különböző alkalmazásokba, például a Microsoft 365-be (Word, Excel, Outlook). Segítségével a felhasználók gyorsabban és hatékonyabban dolgozhatnak, mivel képes dokumentumokat szerkeszteni, összegzéseket készíteni és intelligens ajánlásokat adni.

15. Gemini (Google fejlett AI modellje)

A Gemini a Google fejlett multimodális AI modellje, amely szöveget, képeket, videókat és más adatformátumokat is képes feldolgozni és értelmezni. A Gemini célja, hogy az eddigi mesterséges intelligencia modellekhez képest sokoldalúbb és intelligensebb válaszokat adjon, ezáltal hatékonyabbá téve az információkeresést, a kreatív munkát és az üzleti folyamatokat.

- -✁- - - - - -  - - - - - 

SEO Megoldások mesterséges intelligencia segítségével webshopoknak

A jó és hatékony SEO kulcsfontosságú egy webshopod számára, ha biztosan és stabilan szeretnéd elérni a vásárlóidat és növelni a bevételeidet. A mesterséges intelligencia által támogatott SEO megoldások még hatékonyabbá teszik ezt a folyamatot, és segítenek, hogy előnyre tegyél szert a versenytársaiddal szemben!

Akár kulcsszó-kutatásról, tartalomoptimalizálásról vagy technikai SEO-ról van szó, az AI technológiák új szintre emelik a teljesítményed, ismerd meg ezeket az új megoldásokat most!

Ezekről a témákról adtam elő a 2024-es Digital Cube Konferencián - az előadás prezentációját is letöltheted a linken található cikkben. Ha pedig érdekelne egy ilyen megoldás, vedd fel velem a kapcsolatot a weboldalon vagy írj a Linkedin oldalamon!

Eredmények

Korábbi eredményeimről az esettanulmányok, illetve a referenciák oldalon olvashatsz, íme pár konkrét példa:

• WooCommerce oldal Wordpress alapokon (KKV webshop)
• UNAS webshop termék és kategória oldalainak frissítése (KKV webshop)
• Egészségügyi szolgáltató SEO eredményeinek javítása
• IT cég weboldalának SEO fejlesztése mesterséges intelligencia segítségével

Miben tudok segíteni a te cégednek is?

• Ingyenes ChatGPT online tanfolyam - ezt azoknak ajánlom, akik még csak most ismerkednek ezzel a megoldással. 
• SEO elemző Search Console tanfolyam - ha szeretnéd jobban megérteni a SEO-t, és hogy mire való az ingyenes Google Search Console eszköz, és miben segítheti a SEO céljaid elérését! 
• Marketing mentorálás - ha szeretnél egy adott területen belül gyorsabban, hatékonyabban fejlődni a céged marketingjében, értékesítésében.
• AI-alapú SEO fejlesztéssel kapcsolatban pedig kérj egyedi ajánlatot!

📩 Tudd meg, hogyan segíthetnek ezek a megoldások! Nézd meg az esettanulmányokat és a referenciákat az oldalamon, vagy írj a Linkedin-en, vagy foglalj ingyenes, első konzultációs időpontot!

- -✁- - - - - -  - - - - -

‍

Összefoglaló

A mesterséges intelligencia (AI) fejlődése az utóbbi években ugrásszerűen megnőtt, és számos technológiai újítást hozott magával. A fenti fogalmak – például a gépi tanulás, a mélytanulás, a LLM-ek, a prompt engineering vagy az Uncanny Valley effektus – mind kulcsfontosságú szerepet játszanak az AI alkalmazásában. Az olyan fejlett AI modellek, mint a Google Gemini vagy a Microsoft Copilot, új szintre emelik az ember és gép közötti interakciót, míg a Veo 2 és más multimodális modellek a vizuális tartalomgenerálás területén nyújtanak forradalmi lehetőségeket. Az AI rohamos fejlődése mellett az etikai és technológiai kihívások is egyre nagyobb figyelmet kapnak, például az elfogultság (bias), a mesterséges intelligencia magyarázhatósága (XAI) vagy a RAG rendszerek megbízhatósága.

A mesterséges intelligencia nem csupán egy trend, hanem egy olyan technológia, amely alapjaiban formálja át az üzleti, ipari és kreatív folyamatokat. Az AI rendszerek egyre inkább a mindennapi életünk részévé válnak, és az elkövetkező években még nagyobb hatást gyakorolnak majd a gazdaságra és társadalomra.

Gyakori kérdések mesterséges intelligenciával kapcsolatban

Mi az AGI, és miben különbözik a jelenlegi mesterséges intelligenciától?

Az AGI (Artificial General Intelligence) egy olyan elméleti mesterséges intelligencia, amely képes lenne az emberi értelemhez hasonlóan tanulni és döntéseket hozni bármilyen területen. A jelenlegi AI modellek, mint a ChatGPT vagy a Gemini, úgynevezett szűk AI-k (ANI – Artificial Narrow Intelligence), amelyek adott feladatokra vannak optimalizálva, például szöveggenerálásra vagy képfelismerésre. Az AGI célja egy olyan intelligens rendszer létrehozása, amely rugalmasan és önállóan képes alkalmazkodni bármilyen új helyzethez.

Hogyan befolyásolja az Uncanny Valley effektus a mesterséges intelligenciát és a robotikát?

Az Uncanny Valley egy pszichológiai jelenség, amely akkor jelentkezik, amikor egy mesterséges karakter vagy humanoid robot túlzottan hasonlít az emberre, de mégsem teljesen természetes. Az emberek ilyenkor ösztönösen kellemetlen érzést tapasztalhatnak, ami akadályozhatja az AI-alapú humanoidok elfogadását. Ezért a robotika és az animáció területén egyensúlyt kell találni az élethűség és az érzelmi komfort között.

Miben különbözik a Google Gemini a többi AI modelltől?

A Google Gemini egy fejlett multimodális AI modell, amely képes egyszerre szöveget, képeket, videókat és más adatformátumokat értelmezni. Ezáltal szélesebb körben alkalmazható, mint a legtöbb LLM, amelyek főként szövegalapú feladatokra koncentrálnak. A Gemini célja, hogy az információfeldolgozást és az AI-alapú tartalomgenerálást egy magasabb szintre emelje, például keresési, üzleti vagy kreatív feladatok során.

‍