Mesterséges Intelligencia érthetően

Miért nem szabad összekeverni a ChatGPT-t a Mesterséges Intelligenciával

AI az üzletben

Fekszi Csaba

10 minutes

Az AI-t gyakran arra az eszközre egyszerűsítik le, amely éppen a legláthatóbb — ma ez többnyire a ChatGPT. Ez a leegyszerűsítés kényelmes, de a szervezetek számára észrevétlenül torzíthatja azt, ahogyan az AI-val kapcsolatos döntések megszületnek.

Ez a cikk bemutatja, hogyan épül fel az AI rétegek mentén, mi különbözteti meg ezeket a rétegeket a gyakorlatban, és miért kritikus ezeknek a különbségeknek a megértése akkor, amikor technológiai és üzleti döntéseket hozunk — nem csupán akkor, amikor a legújabb AI-trendet követjük.

Milyen kérdésekre kapsz választ

Ha ezt a cikket elolvasod, megtudod:

Miért sokkal tágabb fogalom az AI, mint a ChatGPT, még akkor is, ha jelenleg ez a legismertebb példája

Hogyan épül fel az AI elkülönülő technológiai rétegekre, a szabályalapú rendszerektől a generatív AI-ig

Mi a különbség a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás, a mélytanulás, a transzformerek és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) között

Hogyan működnek valójában a modern, szövegalapú AI-rendszerek — és miért nem „értik” a nyelvet

Milyen szerepet játszott a hardver (különösen a GPU-k) fejlődése a mai AI-áttörésekbenó

Miért csak az AI „felső rétegét” jelenti a generatív AI egy jóval mélyebb technológiai stacken belül

Hogyan vezethet félre az egyes AI-rétegek összekeverése rossz üzleti és technológiai döntésekhez

Miért fontosabb a megfelelő AI-típus kiválasztása, mint a legnépszerűbb megoldások hajszolása

A cikk végére egy tisztább mentális képed lesz arról, hogy mi is valójában az AI — és arról is, mi biztosan nem az.

A cél nem az, hogy AI-mérnököt faragjunk belőled. És végképp nem az, hogy LinkedIn-vitákba bonyolódj arról, melyik chatbot az „okosabb”.

A cél az, hogy éppen annyi tisztánlátást adjunk, amivel túl tudsz lépni azon a leegyszerűsítésen, hogy „AI = ChatGPT”, és elkezdesz jobb kérdéseket feltenni — például: melyik AI-típus illik valójában ehhez a problémához?

Tekints erre a cikkre egyfajta AI-térképként: nem elég mély ahhoz, hogy elveszítsen az egyenletekben, de elég részletes ahhoz, hogy ne keverd össze egyetlen eszközt egy teljes szakterülettel — és ne hozz költséges döntéseket ebből fakadó félreértések alapján.

Miért gondolják sokan, hogy az AI = ChatGPT

Sok ember számára a ChatGPT volt az első alkalom, amikor az AI valóban „valóságossá” vált. Nem elméleti fogalomként, nem egy elrejtett termékfunkcióként jelent meg — hanem valamiként, amit meg lehetett nyitni, használni lehetett, és amivel közvetlenül beszélgetni lehetett.

Természetesen AI-alapú rendszerek már évek óta léteznek, például ajánlórendszerek, spamszűrők vagy útvonaltervezők formájában. Ezek a megoldások azonban csendben működtek a háttérben. Problémákat oldottak meg — de nem „válaszoltak vissza”.

A ChatGPT ezt az élményt alapjaiban változtatta meg. Közérthető nyelven kommunikált, megjegyezte a kontextust, és egyetlen felületen keresztül volt képes nagyon különböző feladatokat kezelni. Nem kellett programozni, nem volt szükség beállításokra — csak beírtál egy kérdést, és kaptál egy értelmes választ.

A hatalmas médiavisszhang hatására a ChatGPT gyorsan az AI „arcává” vált: nem csupán egy példává, hanem szimbólummá is arra, mit jelent a mesterséges intelligencia. Így nem meglepő, hogy sokan az „AI” fogalmát egyetlen dologgal azonosították: egy emberhez hasonlóan beszélő chatbottal.

Ez a nézőpont teljesen érthető — ugyanakkor erősen leegyszerűsítő. A ChatGPT látványos és rendkívül jól látható, de valójában csak egy vékony szelete egy sokkal szélesebb és összetettebb AI-ökoszisztémának.

Az AI sokkal tágabb fogalom

A mesterséges intelligencia nem a ChatGPT-vel „jelent meg”, és nem is korlátozódik olyan rendszerekre, amelyek képesek beszélgetést folytatni.

Lényegét tekintve az AI egy gyűjtőfogalom — minden olyan rendszert magában foglal, amely képes olyan feladatokat ellátni, amelyeket általában az emberi intelligenciához társítunk, például következtetésre, mintázatok felismerésére vagy döntéshozatal támogatására.

Az AI gyökerei jóval korábbra nyúlnak vissza. Az első mesterséges intelligencia-rendszerek már az 1950-es években megjelentek. Ezek szabályalapú megoldások voltak — vagyis előre megírt, szigorú logikát követtek, és nem tanultak adatokból úgy, ahogyan a mai rendszerek. Korlátaik ellenére valós problémákat oldottak meg — és néhány megoldásuk a mai napig használatban van.

Néhány klasszikus példa:

sakkprogramok, mint az IBM Deep Blue,

szakértői rendszerek orvosi diagnosztikában,

útvonaltervező eszközök és optimalizációs algoritmusok.

Ezek a korai rendszerek nem generáltak szöveget, és nem „értették” a nyelvet úgy, ahogyan a ChatGPT teszi, mégis egyértelműen a mesterséges intelligencia kategóriájába tartoznak.

Hogyan működnek a szövegfeldolgozó AI-rendszerek

A modern, szövegalapú AI valójában nem úgy „érti” a nyelvet, ahogyan az emberek. Nem jelentésekre épül — hanem matematikára.

Ezek a rendszerek nem gondolkodnak, és nincs szándékuk. Ehelyett a szöveget valószínűségek kiszámításával dolgozzák fel.

A nagy nyelvi modelleket hatalmas mennyiségű írott szövegen tanítják be. Amit valójában megtanulnak, azok a mintázatok — hogy a szavak, kifejezések és mondatszerkezetek milyen gyakran és milyen módon fordulnak elő együtt. Amikor választ generálnak, azt jósolják meg, hogy ezek alapján mi a legvalószínűbb következő elem.

A motorháztető alatt minden számokból áll — mégpedig milliárdnyi számból. A feldolgozás döntő része lebegőpontos matematikai műveleteken alapul, elképesztő sebességgel futtatva. Ez az oka annak, hogy ezeknek a modelleknek komoly számítási kapacitásra és jelentős energiafelhasználásra van szükségük.

Elméletben egy hagyományos számítógépes processzor is képes lenne ezekre a számításokra. Azonban abban a léptékben, amelyről itt beszélünk, egyszerűen nem elég gyors és nem elég hatékony. Itt lépnek képbe a GPU-k — azaz grafikus feldolgozóegységek. Ezeket eleve úgy tervezték, hogy rengeteg számítást tudjanak párhuzamosan végrehajtani, ami ideálissá teszi őket a mai AI-modellek tanításához és futtatásához.

Ez két fontos dolgot is megmagyaráz:

Először is: miért ennyire erőforrás-igényesek a fejlett AI-rendszerek?

Másodszor pedig: miért csak akkor tudtak igazán elterjedni az olyan eszközök, mint a ChatGPT, amikor a megfelelő számítási infrastruktúra végre rendelkezésre állt.

Mi tette lehetővé az AI-rendszerek gyors elterjedését

A mai AI-rendszerek mögött álló alapalgoritmusok nem újak — évtizedek óta léteznek. Ami igazán megváltozott, az nem az elmélet volt, hanem a hardver.

Érdekesség, hogy az egyik legjelentősebb áttörés nem is közvetlenül az AI-kutatásból származott. A kriptovaluta-bányászat hozta magával.

A 2000-es évek végén és a 2010-es évek elején a Bitcoin-bányászat óriási keresletet generált a tömeges párhuzamos számításra képes gépek iránt. A bányászoknak jóval nagyobb számítási teljesítményre volt szükségük, mint amire a játék- vagy grafikai ipar addig jellemzően épített.

Ez a kereslet felgyorsította a hardverek fejlődését. A grafikus kártyák (GPU-k) sokkal erősebbé váltak, nagyobb memóriát kaptak, és egyre inkább a folyamatos, nagy volumenű számításokra optimalizálták őket — nem csupán látványos vizuális megjelenítésre. Ezzel párhuzamosan elterjedtek azok az alaplapok is, amelyek több GPU egyidejű használatát támogatták.

Az eredmény? A nagy teljesítményű számítástechnika többé nem csak a csúcskategóriás kutatólaborok kiváltsága volt. Az AI-fejlesztők hirtelen komoly, GPU-alapú rendszereket tudtak építeni anélkül, hogy millió dolláros költségvetéssel rendelkeztek volna.

Ez a változás tette lehetővé, hogy az évek alatt felhalmozott AI-kutatási eredmények valódi léptékben, a gyakorlatban is alkalmazhatóvá váljanak.

Amikor a ChatGPT 2022 végén nyilvánosan elérhetővé vált, minden szükséges elem már adott volt. A technológia kiforrott — már csak egy felhasználóbarát felület kellett ahhoz, hogy ezt széles körben meg lehessen mutatni.

Az AI fő technológiai rétegei

Az AI nem egyetlen technológia — hanem egymásra épülő rendszerek rétegzett felépítése, ahol minden szint az alatta lévőre támaszkodik.

Ezeknek a rétegeknek a megértése segít tisztázni, hogy az AI különböző formái mire képesek — és mire nem. Emellett sokkal könnyebbé teszi annak kiválasztását is, hogy egy adott üzleti probléma esetén milyen típusú megoldás a megfelelő.

Gépi tanulás, neurális hálók és deep learning

A gépi tanulás (machine learning) az AI egyik ága, amely szakít a merev, szabályalapú rendszerekkel, amelyek előre megírt logikát követnek. Ezekkel szemben a gépi tanulási modellek adatokból tanulnak, és olyan mintázatokat ismernek fel, amelyeket kézzel gyakorlatilag lehetetlen lenne definiálni.

A cél a jobb döntéstámogatás. Ezek a rendszerek korábbi példák elemzésével osztályoznak, előrejelzéseket készítenek vagy mintázatokat azonosítanak. Éppen ezért a gépi tanulást gyakran alkalmazzák olyan területeken, ahol nagy mennyiségű adatot kell következetesen és nagy léptékben feldolgozni.

Néhány tipikus alkalmazás, amellyel valószínűleg már te is találkoztál:

spam e-mailek kiszűrése,

ajánlórendszerek működtetése (például Netflix vagy Amazon),

hitelkockázat-értékelés,

alapvető képfelismerés.

Ahogy azonban a problémák egyre összetettebbé váltak, az egyszerűbb gépi tanulási modellek elérték a korlátaikat. Ekkor kerültek előtérbe a neurális hálók.

A neurális hálók a klasszikus gépi tanulás és a deep learning között helyezkednek el. Nem külön AI-kategóriát alkotnak — viszont kulcsszerepet töltenek be a modern AI-rendszerek felépítésében. Magas szinten egy neurális háló az emberi agy működéséből inspirálódott modell: egymással összekapcsolt egységekből (neuronokból) áll, amelyek jeleket adnak tovább egymásnak, miközben az adatok alapján folyamatosan módosítják kapcsolataikat. Idővel a háló megtanulja, mely jelek fontosak — és melyek nem.

A korai gépi tanulási modellek viszonylag egyszerű mintázatokat tudtak kezelni. A neurális hálók ezt jelentősen kibővítették: lehetővé tették összetett, nemlineáris kapcsolatok modellezését — olyan jelenségekét, amelyeket hagyományos szabályokkal vagy egyszerű statisztikai módszerekkel nehéz vagy lehetetlen leírni. Ezért váltak a neurális hálók az AI fejlődésének egyik meghatározó lépcsőfokává.

A gyakorlatban neurális hálókat akkor alkalmaznak, amikor a probléma túlmutat az egyértelmű logikán. Például:

kézzel írt számjegyek felismerése,

objektumok azonosítása képeken,

mintázatok felismerése beszédben vagy hangban,

finom összefüggések feltárása nagy adatállományokban.

Fontos azonban megjegyezni, hogy nem minden neurális háló „mély”. Egy egy- vagy kétrétegű modell is neurális háló — de még nem számít deep learningnek. Ez a különbség lényeges.

A deep learning lényegében akkor jelenik meg, amikor a neurális hálók jóval nagyobbá és többrétegűvé válnak. A sok egymásra épülő réteg lehetővé teszi, hogy a rendszer egyre absztraktabb reprezentációkat tanuljon meg — az alsó szinteken nyers adatokkal, a felső szinteken pedig magas szintű fogalmakkal dolgozva. Ha a gépi tanulás az adatokból való tanulásról szól, akkor a neurális hálók ennek egyik kulcsmechanizmusai — a deep learning pedig az, ami akkor jön létre, amikor ezek a hálók nagy léptékben működnek.

Ennek a rétegnek a megértése segít megmagyarázni, miért tűnik a modern AI ennyire erőteljesnek. Nem varázslat, és nem hirtelen „intelligencia” — hanem annak az eredménye, hogy a neurális hálózati technikák olyan méretben működnek, amely korábban a megfelelő adatok és hardver nélkül nem volt lehetséges.

Van azonban egy fontos feltétel: a deep learning hatékony működéséhez rengeteg adatra és óriási számítási kapacitásra van szükség. Amikor ezek a feltételek a 2010-es években teljesültek, a deep learning elkezdte hajtani az AI legjelentősebb áttöréseit.

Ilyen technológiák állnak például a következők mögött:

beszéd- és hangfelismerés,

automatikus nyelvi fordítás,

autonóm rendszerek „látása” és a környezet értelmezése.

A deep learning valódi áttörését az jelentette, hogy a gépek nagy léptékben tudtak strukturálatlan adatokkal dolgozni — például képekkel, hanggal és természetes nyelvvel.

Transformer architektúra és nagy nyelvi modellek

Az AI egyik meghatározó fordulópontja 2017-ben következett be, amikor megjelent a transformer architektúra.

Ez az új megközelítés alapjaiban változtatta meg a nyelvfeldolgozást.

A transformerek előtt a neurális hálók a szöveget szóról szóra, sorban dolgozták fel. A transformer architektúra bevezette az úgynevezett self-attention mechanizmust, amely lehetővé teszi, hogy a modell egy mondat minden szavára egyszerre „rátekintsen”, és megállapítsa, melyek a legfontosabbak a kontextus szempontjából. Ez a megoldás egyszerre tette gyorsabbá és sokkal pontosabbá a nagyléptékű nyelvfeldolgozást.

A nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM-ek) erre az architektúrára épülnek. Óriási mennyiségű szövegen tanítják őket, és arra optimalizálják, hogy megjósolják, mi következik legvalószínűbben egy mondatban vagy beszélgetésben.

Ennek köszönhetően az LLM-ek képesek:

írásos utasítások követésére,

teljes, összefüggő szövegek generálására,

hosszú dokumentumok összefoglalására,

kérdések megválaszolására természetes hangzású nyelven.

A kulcspont azonban ez: nem értik, amit mondanak.

Az LLM-eknek nincs szándékuk, tudatosságuk vagy valódi következtetési képességük. Minden kimenetük kizárólag statisztikai mintázatokon alapul.

A válasz lehet meggyőző vagy akár gondolatébresztő — de valójában puszta előrejelzés.

A ChatGPT, a Claude és a Gemini mind a nagy nyelvi modellek gyakorlati alkalmazásai, felhasználói felületen keresztül elérhető formában.

Generatív AI és annak hatóköre

A generatív AI olyan rendszereket jelöl, amelyek új tartalmat hoznak létre — nem csupán elemzik a meglévőt.

Ez lényeges különbség. Míg a hagyományos gépi tanulás olyan feladatokra összpontosít, mint az adatok osztályozása, előrejelzések készítése vagy optimalizálás, addig a generatív modellek teljesen új kimeneteket állítanak elő a tanult minták alapján.

Ezek a rendszerek nem korlátozódnak egyetlen tartalomtípusra. A generatív AI több formában is megjelenik, például:

szöveg — nagy nyelvi modellek, mint a ChatGPT,

képek — promptok alapján képeket generáló eszközök,

hang — beszédszintézis vagy zenei generálás,

videó — mozgóképek létrehozása vagy szerkesztése,

kód — AI-alapú kódolási asszisztensek formájában.

Technikailag a generatív AI nem különálló ága az AI-nak. Sokkal inkább egy alkalmazási réteg, amely a deep learningre épül, és gyakran transformer-alapú modellek működtetik.

Mivel ezek az eszközök rendkivül interaktívak és könnyen kipróbálhatók, a legtöbb AI-val kapcsolatos beszélgetés középpontjába kerültek.

Fontos azonban emlékezni arra, hogy a generatív AI csak egy szelete egy sokkal szélesebb és sokszínűbb mesterségesintelligencia-ökoszisztémának.

Az AI-technológiák fogalmi hierarchiája

Az AI-hoz kapcsolódó kifejezéseket gyakran egymás szinonimájaként használják, pedig valójában egy nagyobb rendszer eltérő rétegeit jelölik.

Ha a lehető legáltalánosabb szintről haladunk a legkonkrétabb felé, a hierarchia így épül fel:

Mesterséges intelligencia (Artificial Intelligence) – a legfelső szintű kategória, amely minden olyan rendszert magában foglal, amely emberi intelligenciához köthető feladatokat végez.

Gépi tanulás (Machine Learning) – olyan AI-rendszerek, amelyek adatokból tanulnak, nem pedig rögzített szabályok alapján működnek.

Deep learning (mélytanulás) – a gépi tanulás egy részhalmaza, amely többrétegű neurális hálókat használ az összetettebb mintázatok megragadására.

Transformer modellek – egy speciális deep learning architektúra, amely különösen hatékony a nyelv és szekvenciák feldolgozásában.

Nagy nyelvi modellek (Large Language Models, LLM-ek) – transformerek, amelyeket hatalmas mennyiségű szövegen tanítanak, hogy emberhez hasonló nyelvet tudjanak előrejelezni és generálni.

Generatív AI-alkalmazások – az LLM-ekre (vagy más generatív modellekre) épülő eszközök, például a ChatGPT, amelyekkel a felhasználók közvetlenül kapcsolatba lépnek.

Ez a rétegzett felépítés segít megérteni, miért kap ekkora figyelmet a generatív AI: ott helyezkedik el, ahol az összetettség, a láthatóság és a használhatóság találkozik.

Annak megértése, hogyan illeszkednek egymáshoz ezek az elemek, sokkal tisztább képet ad arról, mire képes valójában az AI — és segít elkerülni a túlzott leegyszerűsítéseket, különösen technológiai vagy üzleti döntések meghozatalakor.

Miért fontosak ezek a különbségek

A hétköznapi beszélgetésekben az AI-val kapcsolatos fogalmak gyakran összemosódnak — ez informális környezetben nem jelent problémát, technológiai és üzleti döntések esetén azonban nagyon is valós következményekkel járhat.

Az AI különböző rétegei eltérő feladatokra alkalmasak. Egy szabályalapú rendszer, egy gépi tanulási modell és egy nagy nyelvi modell teljesen más igényekkel rendelkezik — legyen szó adatról, infrastruktúráról, költségekről vagy kockázatról. Ha ezeket egy kategóriaként kezeljük, az gyakran irreális elvárásokhoz és — őszintén szólva — sok sikertelen projekthez vezet.

Ez különösen igaz vállalati környezetben. Amikor a vezetők azt mondják, hogy „be szeretnének vezetni AI-t”, a valódi kérdés nem az, hogy szükség van-e rá — hanem az, hogy milyen típusú AI illeszkedik ténylegesen az adott feladathoz. Ez a döntés mindenre hatással van: a bevezetés nehézségétől kezdve az irányításon és szabályozáson át egészen a hosszú távon teremtett üzleti értékig.

A generatív AI körüli hype tovább fokozta a zavarodottságot. Mivel az olyan eszközök, mint a ChatGPT, rendkívül látványosak és könnyen kipróbálhatók, sok csapat automatikusan chatbotokra vagy tartalomgeneráló megoldásokra asszociál, amikor az „AI” szó elhangzik. A valóság azonban az, hogy számos üzleti problémát egyszerűbb, célzottabb eszközökkel lehet hatékonyabban megoldani.

A különbségek tisztázása segít mindenkinek jobb döntéseket hozni. Így a stratégia valódi üzleti célokra épülhet — nem pedig trendekre vagy feltételezésekre.

A cikk legfontosabb üzenetei

A ChatGPT nem maga az AI, hanem egy generatív AI-alkalmazás, amely nagy nyelvi modellekre épül.

A mesterséges intelligencia egy átfogó gyűjtőfogalom, amely számos különböző megközelítést foglal magában — a szabályalapú logikától a gépi tanuláson át a mélytanulásig.

A gépi tanulás lehetővé teszi, hogy a rendszerek adatokból tanuljanak, nem pedig előre rögzített szabályokra támaszkodjanak.

A neurális hálózatok és a mélytanulás tették lehetővé az összetett, strukturálatlan adatok — például szöveg, kép vagy hang — hatékony feldolgozását.

A transzformer architektúrák forradalmasították a nyelvfeldolgozást, és megteremtették a modern nagy nyelvi modellek alapját.

A nagy nyelvi modellek valószínűségek alapján jósolnak szöveget — nem megértés, szándék vagy igazság alapján.

A generatív AI az AI stack felső rétegében helyezkedik el, ami láthatóvá és könnyen hozzáférhetővé teszi — ugyanakkor hajlamosak vagyunk túlértékelni.

Az AI-rétegek összekeverése téves elvárásokhoz, rossz eszközválasztáshoz és sikertelen projektekhez vezethet.

Az egyértelmű különbségtétel segít abban, hogy a szervezetek a megfelelő problémára a megfelelő technológiátválasszák, ne pedig a hype-ot kövessék.

A lényeg, röviden

Az AI hosszú utat tett meg, és az idők során jól elkülöníthető rétegeken keresztül fejlődött. A korai, szabályalapú rendszerektől a gépi tanuláson és a deep learningen át a transformer modellekig, majd a generatív alkalmazásokig — minden egyes lépés tovább tágította annak határait, hogy mire képesek a gépek.

Jelenleg a generatív AI kapja a legtöbb figyelmet, mert látványos, interaktív és könnyen kipróbálható. Az AI egészét tekintve azonban csupán a legbelső rétegét jelenti egy sokkal nagyobb és mélyebb struktúrának.

Ez a nézőpont a szervezetek számára különösen fontos. A különböző AI-megközelítések közötti különbségek megértése segít reális elvárásokat kialakítani, a megfelelő technológiát a megfelelő problémához párosítani, és elkerülni a költséges félrelépéseket.

A jövőben az AI még összetettebbé — és még erőteljesebbé — válik. Várhatóan egyre több multimodális rendszer jelenik meg, amelyek egyszerre képesek szöveget, képet, hangot és videót kezelni.

Egy dolog azonban nem fog változni: az átláthatóság iránti igény. Nem csupán az a kérdés, hogy használunk-e AI-t — hanem az is, hogy milyen AI-t, és miért.

Fekszi Csaba

Fekszi Csaba informatikai szakértő, több mint két évtizedes tapasztalattal az adatmérnökség, a rendszerarchitektúra és az Mesterséges Intelligencia alapú folyamatoptimalizálás területén. Munkájának középpontjában olyan skálázható megoldások tervezése áll, amelyek mérhető üzleti értéket teremtenek.