Keresés helyett közvetlen válasz: Hogyan alakítja át a teljes internet a legnagyobb kereső?

Hány barátja van valójában az embernek? A Facebook-ismerősök száma több százra vagy akár ezerre is rúghat, de hány emberrel tartunk fenn valódi, mély kapcsolatot?

Ockham borotvája, az az elv, amelyet gyakran úgy foglalnak össze, hogy „a legegyszerűbb magyarázat általában a legjobb”, az emberi gondolkodás egyik legelterjedtebb és leghasznosabb eszköze.

A „szingularitás” kifejezés túllépett a szűk tudományos körökön, és mára a populáris kultúra visszatérő motívumává vált: filmek, újságcikkek és közéleti viták gyakori témája. Gyakran drámai felhanggal ábrázolják, elszabadult mesterséges intelligencia és alapjaiban megváltozott emberi lét képeit idézve. Bár néha szenzációhajhász módon tálalják, a mögöttes koncepció komoly figyelmet érdemel, különösen a mesterséges intelligencia (MI) fejlődésének gyorsulásával.

A játékelmélet, a stratégiai döntéshozatal matematikai modellje, számos fogalommal operál, amelyek segítenek megérteni az interakciók dinamikáját. Ezek közül az egyik legfontosabb és leggyakrabban emlegetett a zéró összegű játék. Ez a koncepció olyan helyzeteket ír le, ahol az egyik szereplő nyeresége szükségszerűen a másik szereplő veszteségét jelenti, a teljes "nyeremény" pedig állandó, azaz nulla. A zéró összegű játékok a versengés és a konfliktus alapvető modelljei, és számos területen, a sporttól a gazdaságon át a politikáig, relevánsak.

Láttál már olyan robotot, animációs figurát, vagy éppen videojáték-karaktert, ami annyira élethű volt, hogy már szinte zavaróan hatott? Nem tudtad eldönteni, hogy emberi-e vagy sem, és ez a bizonytalanság furcsa, nyugtalanító érzést keltett benned? Ha igen, akkor nagy valószínűséggel megtapasztaltad az "uncanny valley", azaz a "hátborzongató völgy" jelenségét. De mi is ez pontosan, és miért vált ki belőlünk ilyen erős reakciót?

Az MI modellek fejlődése az elmúlt években lenyűgöző ütemben haladt előre, de vajon hogyan teljesítenek ezek a rendszerek egy 5. osztályos matematika versenyfeladat megoldásában? Ebben a tesztben nemcsak a modellek problémamegoldó képességét vizsgálom, hanem betekintést nyújtok abba is, hogy mennyire hatékonyan tudnak optimalizációs problémákat kezelni.

Az MI világában eddig a zárt rendszerű modellek, mint a GPT-4 vagy a Claude Sonnet, uralták a csúcskategóriás megoldások piacát, azonban ezekhez hozzáférni gyakran költséges és korlátozott lehetőségekkel jár. A DeepSeek-V3 megjelenése azonban új korszakot nyitott: ez az open-source nyelvi modell nemcsak hogy versenyképes teljesítményt nyújt a legismertebb zárt modellekkel szemben, de lehetőséget kínál arra is, hogy saját infrastruktúrán belül futtassuk.

A nagy nyelvi modellek (LLM-ek) használata során (pl. GPT 4o, Claude Sonnet) gyakran felmerülő kérdés, hogy milyen nyelven érdemes kommunikálni velük a leghatékonyabb eredmény elérése érdekében. A modellek többnyelvű képességei lehetővé teszik a hatékony kommunikációt számos nyelven, bár az angol nyelvű bemenetekkel és válaszokkal összevetve azonban más nyelveken látszólag csökken a modellek teljesítménye.

Az emberi agy, ez a komplex biológiai rendszer, évmilliók evolúciója során tökéletesedett, míg a nagyméretű nyelvi modellek (LLM-ek) a mesterséges intelligencia legújabb vívmányai. Bár az LLM-ek lenyűgöző képességeket mutatnak a nyelvfeldolgozás terén, vajon felülmúlhatják-e valaha az emberi agy komplexitását és képességeit?

A mesterséges intelligencia egyik legdinamikusabban fejlődő területe a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) fejlesztése, amelyek napjainkban a legnépszerűbbek közé tartoznak. Egyre több szolgáltató jelentkezik saját modellekkel, legyenek azok zárt vagy nyílt forráskódúak. Ezek a modellek különböző témákban, különböző minőségben, pontosságban tudnak válaszolni. Az innováció gyors üteme miatt szinte heti szinten változik, hogy melyik modell nyújt jobb teljesítményt. De vajon hogyan állapítható meg, hogy egy adott modell valóban jobban teljesít a többinél? Milyen módszerekkel és tesztekkel hasonlíthatók össze ezek az eszközök?

Sencsen, Kína vezető technológiai központja, az autonóm járművek forradalmának élére állt. Ez azonban nem csupán a futurisztikus robotaxikról szól. A város agresszívan telepít autonóm technológiát, hogy fellendítse kulcsfontosságú iparágait és alapjaiban átalakítsa a városi szolgáltatásokat, a logisztikától a köztisztaságig.

A Tesla Optimus robotja már képes ruhát hajtogatni, a Figure 01 pedig kávét főz, miután szóban megkérték rá. Ezek nem egy sci-fi film jelenetei, hanem a 2024-es év valósága. A humanoid robotika forradalma a küszöbön áll, és alapjaiban fogja átformálni a munkáról, a termelékenységről és a technológiáról alkotott képünket.

Az emberi megjelenésű robotok fejlődése az utóbbi években látványos eredményeket hozott, de még mindig számos megválaszolandó kérdést vet fel. A robotika kutatói, köztük Hiroshi Ishiguro, azon dolgoznak, hogy a robotok egyre inkább beépüljenek a mindennapi életünkbe, és különféle feladatokban segítsenek, mint például az idősgondozás, a betegfelügyelet, vagy akár a háztartási munkák elvégzése.

A Hyundai tulajdonában lévő vállalat nemrég közzétett egy videót, amelyen elektromos Atlas robotja fekvőtámaszokat végez. Ez a demonstráció nem csupán a robot fizikai képességeit mutatja be, hanem rávilágít a humanoid robotok jövőbeli lehetséges alkalmazásaira is.

A 21. század egyik legnagyobb paradoxona, hogy miközben az emberiség a nap és a szél formájában szinte végtelen energiaforrással rendelkezik, addig az egyik legégetőbb kihívása éppen az energiaellátás biztonságának megteremtése.

Az Európai Unió jóváhagyta az olasz kormány 2 milliárd eurós támogatását az STMicroelectronics számára egy 5 milliárd eurós mikrochip-üzem felépítéséhez Cataniában, Szicília szigetén. Ez a beruházás az EU azon stratégiájának része, hogy csökkentse az ázsiai importtól való függőséget, és megerősítse a félvezető ellátási láncát.