Megjelent: 2025. augusztus 2. / Frissítve: 2025. augusztus 2. – Szerző: Konrad Wolfenstein
Kik a mesterséges intelligencia úttörői? A mélytanulási forradalom átfogó elemzése – Kép: Xpert.Digital
Felejtsd el a ChatGPT-t: A 2017-es „A figyelem minden, amire szükséged van” című Google-tanulmány a mesterséges intelligencia robbanásának valódi oka.
Mi a mélytanulás korszaka?
A mélytanulás korszaka a 2010 óta eltelt időszakra utal, amelyben a mesterséges intelligencia fejlődése alapvetően felgyorsult számos technológiai áttörésnek köszönhetően. Ez a korszak fordulópontot jelent a mesterséges intelligencia történetében, mivel először álltak fenn a komplex neurális hálózatok betanításához szükséges előfeltételek: elegendő számítási teljesítmény, nagy mennyiségű adat és továbbfejlesztett algoritmusok.
A mélytanulás kifejezés olyan többrétegű neurális hálózatokra utal, amelyek automatikusan képesek absztrakt jellemzőket kinyerni az adatokból. A korábbi megközelítésekkel ellentétben ezeket a rendszereket már nem kell manuálisan programozni a felismerendő jellemzők azonosításához; ehelyett ezeket a mintákat a betanítási adatokból függetlenül tanulják meg.
Alkalmas:
Miért kezdődött a mélytanulás forradalma 2010-ben?
A 2010-es év sorsdöntő volt, mivel három kritikus fejlesztés találkozott. Először is megjelent az ImageNet adatbázis, amely több mint 10 millió címkézett képet tartalmazott 1000 kategóriában, így első alkalommal biztosított kellően nagy adathalmazt a mély neurális hálózatok betanításához.
Másodszor, a grafikus processzorok (GPU-k) elég erőssé váltak ahhoz, hogy lehetővé tegyék nagy mennyiségű adat párhuzamos feldolgozását. Az NVIDIA 2007-ben bemutatott CUDA platformja lehetővé tette a kutatók számára, hogy elvégezzék a mélytanuláshoz szükséges intenzív számításokat.
Harmadszor, az algoritmikus fejlesztések, különösen a ReLU aktivációs függvény használata a hagyományos szigmoid függvények helyett, jelentősen felgyorsították a betanítást. Ez a konvergencia végre lehetővé tette az 1980-as évek elméleti alapjainak gyakorlati megvalósítását.
Melyik áttörés jelentette a mélytanulási forradalom kezdetét?
A döntő áttörés 2012. szeptember 30-án jött el, amikor az AlexNet győzelmet aratott az ImageNet versenyen. Az Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever és Geoffrey Hinton által kifejlesztett konvolúciós neurális hálózat a top 5-ben 15,3 százalékos hibaszázalékot ért el, ami több mint 10 százalékponttal jobb, mint a második helyezett algoritmusé.
Az AlexNet volt az első, amely sikeresen ötvözte a mély neurális hálózatokat, a nagy adathalmazokat és a GPU-számítástechnikát. Figyelemre méltó módon a képzés mindössze két NVIDIA grafikus kártyán zajlott Krizhevsky hálószobájában. Ez a siker bebizonyította a tudományos közösség számára, hogy a mély tanulás nemcsak elméletileg érdekes, hanem gyakorlatilag is jobb.
Az AlexNet sikere fejlesztések sorozatát indította el. Már 2015-ben a SENet modell 2,25 százalékos hibaszázalékkal meghaladta az ImageNet emberi felismerési arányát. Ez a drámai javulás mindössze néhány éven belül jól mutatja a mélytanulási technológia hatalmas potenciálját.
Milyen szerepet játszott a Transformer architektúra?
2017-ben egy Google-csapat publikálta az úttörő „Attention Is All You Need” (Csak a figyelemre van szükséged) című tanulmányt, amelyben bemutatta a Transformer architektúrát. Ez az architektúra forradalmasította a természetes nyelvi feldolgozást azáltal, hogy teljes mértékben a figyelmi mechanizmusokra támaszkodott, és kiküszöbölte a visszatérő neurális hálózatok szükségességét.
A Transformers robotok különlegessége, hogy képesek párhuzamosan feldolgozni az adatokat: míg a korábbi modelleknek egymás után, szavanként kellett dolgozniuk, a Transformers robotok képesek teljes mondatokat egyszerre feldolgozni. Az önfigyelő mechanizmus lehetővé teszi a modell számára, hogy megértse a mondatban lévő összes szó közötti kapcsolatokat, függetlenül azok pozíciójától.
A Transformer architektúra lett az alapja minden modern nagyméretű nyelvi modellnek, a BERT-től a GPT-n át a Geminiig. Az eredeti cikket 2025-ig több mint 173 000 alkalommal idézték, és a 21. század egyik legbefolyásosabb tudományos művének tartják.
Miért a Google a vezető mesterséges intelligencia úttörője?
Az Epoch AI elemzése szerint a Google 168 „figyelemre méltó” MI-modellel széles előnnyel vezeti a mezőnyt. Ez a dominancia számos, a vállalat által a kezdeti időszakban hozott stratégiai döntéssel magyarázható.
A Google már a 2000-es években jelentős összegeket fektetett be a mesterséges intelligencia kutatásába, és korán felismerte a neurális hálózatokban rejlő lehetőségeket. A DeepMind 2014-es felvásárlása további szakértelmet hozott a vállalathoz. A TensorFlow keretrendszer 2015-ös nyílt forráskódú kiadása szintén kulcsfontosságú volt, felgyorsítva a mesterséges intelligencia fejlesztését világszerte.
A Google hozzájárulása a Transformer architektúrához különösen jelentős volt. A Google kutatói által 2017-ben publikált tanulmány lerakta a mai generatív mesterséges intelligencia alapjait. Erre építve a Google kifejlesztette a BERT-et (2018), amely forradalmasította a természetes nyelvi feldolgozást, majd később a Gemini modelleket.
A Google kutatásának és termékfejlesztésének szoros integrációja szintén hozzájárult a magas láthatósághoz. A mesterséges intelligencia modelljei közvetlenül integrálódnak olyan Google-szolgáltatásokba, mint a Keresés, a YouTube és az Android, ami hozzájárul a gyakorlati felhasználáshoz, és így megfelel a „figyelemre méltó” modellek kritériumainak.
Alkalmas:
Hogyan fejlődött a Microsoft, az OpenAI és a Meta?
A Microsoft a második helyen áll 43 figyelemre méltó MI-modellel. A vállalat profitált az OpenAI-val kötött stratégiai partnerségéből, amelybe a Microsoft több milliárd dollárt fektetett be. Ez az együttműködés lehetővé tette a Microsoft számára, hogy a GPT-modelleket már a kezdetektől integrálja olyan termékekbe, mint a Bing és a Copilot.
Az OpenAI a harmadik helyen áll 40 modellel, annak ellenére, hogy csak 2015-ben alapították. A GPT sorozat fejlesztése, a GPT-1-től (2018) a jelenlegi modellekig, mint például a GPT-4 és az o3, az OpenAI-t a nagy nyelvi modellek vezető fejlesztőjévé tette. A 2022-ben megjelent ChatGPT öt napon belül elérte az egymillió felhasználót, és a mesterséges intelligenciát a nyilvánosság elé tárta.
A Meta (Facebook) fejlesztette ki az LLaMA sorozatot, amely 35 modellből áll, a zárt modellek nyílt forráskódú alternatívájaként. Az LLaMA modellek, különösen az LLaMA 3 és az újabb LLaMA 4, bebizonyították, hogy a nyílt forráskódú modellek is képesek versenyezni a saját fejlesztésű megoldásokkal.
Alkalmas:
Mi tesz egy MI-modellt „említésre méltóvá”?
Az Epoch AI egy MI-modellt „figyelemre méltónak” minősít, ha az legalább egy kritériumnak megfelel a négy közül. Először is, technikailag magasabb színvonalat kell elérnie egy elismert referenciaértékhez képest. Másodszor, magas, 1000 hivatkozási gyakoriságot kell elérnie. Harmadszor, a történelmi relevancia kritérium lehet, még akkor is, ha a modell technikailag elavult. Negyedszer, a jelentős gyakorlati felhasználást veszik figyelembe.
Ez a definíció nemcsak a technológiai fejlődésre összpontosít, hanem a tudományos és gazdasági környezetben való tényleges hatására és relevanciájára is. Így egy modell akkor tekinthető figyelemre méltónak, ha széles körű gyakorlati alkalmazást talál, még akkor is, ha nem feltétlenül a legfejlettebb technikailag.
Az Epoch AI adatbázis több mint 2400 gépi tanulási modellt tartalmaz 1950-től napjainkig, így ez a legnagyobb nyilvánosan elérhető gyűjtemény a maga nemében. Ez az átfogó adatbázis lehetővé teszi a mesterséges intelligencia fejlődésének több mint 70 évre visszatekintő mélyreható elemzését.
Hogyan fejlődött a mesterséges intelligencia a mélytanulás korszaka előtt?
A mesterséges intelligencia történetét 2010 előtt az optimizmus és a csalódás ciklusai jellemezték. Az 1950-es és 1960-as évek nagy optimizmust hoztak, amit Frank Rosenblatt perceptronja (1957) szimbolizál. Ezek a korai neurális hálózatok reményeket keltettek a mesterséges intelligencia küszöbön álló megjelenésére.
Az első mesterséges intelligencia-tél az 1970-es évek elején kezdődött, melyet Marvin Minsky és Seymour Papert perceptronok határairól szóló könyve (1969) váltott ki. Az 1973-as, a brit parlamentnek benyújtott Lighthill-jelentés a kutatási finanszírozás drasztikus csökkentéséhez vezetett. Ez a szakasz nagyjából 1980-ig tartott, és jelentősen lelassította a mesterséges intelligencia kutatását.
Az 1980-as években újjáéledt a technológia olyan szakértői rendszereknek köszönhetően, mint a MYCIN, egy orvosi diagnosztikai rendszer. Ugyanekkor Geoffrey Hinton, David Rumelhart és Ronald Williams 1986-ban kifejlesztették a visszaterjesztési algoritmust, amely taníthatóvá tette a neurális hálózatokat. Yann LeCun már 1989-ben kifejlesztette a LeNet-et, egy korai konvolúciós neurális hálózatot a kézírás-felismeréshez.
A második mesterséges intelligencia-tél az 1980-as évek végén következett, amikor a szakértői rendszerekkel és a LISP-gépekkel szembeni magas elvárások szertefoszlottak. Ez a szakasz az 1990-es évekig tartott, és a neurális hálózatokkal szembeni szkepticizmus jellemezte.
Milyen technológiai alapok tették lehetővé a mélytanulást?
Három kulcsfontosságú áttörés tette lehetővé a mélytanulási forradalmat. A nagy teljesítményű GPU-k fejlesztése alapvető fontosságú volt, mivel lehetővé tették nagy mennyiségű adat párhuzamos feldolgozását. Az NVIDIA CUDA platformja 2007-ben elérhetővé tette a GPU-alapú számítástechnikát a gépi tanulás számára.
A második előfeltétel a nagyméretű, kiváló minőségű adatkészletek voltak. A Fei-Fei Li által 2010-ben kiadott ImageNet volt az első, amely több mint 10 millió címkézett képet tartalmazó adatkészletet kínált. Ez az adatmennyiség szükséges volt a mély neurális hálózatok hatékony betanításához.
Az algoritmikus fejlesztések alkották a harmadik pillért. A ReLU aktivációs függvény használata a szigmoid függvények helyett jelentősen felgyorsította a betanítást. A továbbfejlesztett optimalizálási eljárások és regularizációs technikák, mint például a kihagyás, segítettek megoldani a túlillesztés problémáját.
Hogyan alakultak a mesterséges intelligencia képzésének számítástechnikai költségei?
A mesterséges intelligencia modellek betanításának költségei exponenciálisan emelkedtek. Az eredeti Transformer modell betanítása mindössze 930 dollárba került 2017-ben. A BERT-Large 3300 dollárba került 2018-ban, míg a GPT-3 körülbelül 4,3 millió dollárba került 2020-ban.
A modern modellek ára még ennél is magasabb: a GPT-4 becslések szerint 78,4 millió dollárba került, míg a Google Gemini Ultra modellje, körülbelül 191,4 millió dollárral, talán a legdrágábban betanított modell a mai napig. Ez a tendencia a modellek növekvő összetettségét és méretét tükrözi.
Az Epoch AI szerint a képzéshez szükséges számítási teljesítmény körülbelül öthavonta megduplázódik. Ez a fejlődés messze meghaladja Moore törvényét, és a mesterséges intelligencia kutatásának gyors skálázódását mutatja. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia fejlesztésének néhány, a szükséges erőforrásokkal rendelkező vállalat kezében való koncentrálódásához vezet.
Alkalmas:
Milyen kihívások állnak a mesterséges intelligencia fejlesztése előtt?
A mesterséges intelligencia fejlesztése számos jelentős kihívással néz szembe. Az összetett logikai gondolkodásra optimalizált érvelési modellek már 2026-ban elérhetik skálázhatósági korlátaikat. A hatalmas számítási költségek korlátozzák azon szereplők körét, akik részt vehetnek az élvonalbeli mesterséges intelligencia-kutatásban.
Az olyan technikai problémák, mint a hallucinációk, ahol a mesterséges intelligencia rendszerek hamis információkat generálnak, még nem oldódtak meg teljesen. Ugyanakkor etikai kérdések merülnek fel a megtévesztően valóságos tartalmak generálásának lehetőségével kapcsolatban, amint azt a pápa pehelykabátos, vírusként terjedő mesterséges intelligencia általi képe is mutatja.
A kiváló minőségű betanítási adatok elérhetősége egyre nagyobb szűk keresztmetszetet jelent. Számos modellt már betanítottak a rendelkezésre álló internetes adatok nagy részének felhasználásával, ami új megközelítéseket igényel az adatgenerálásban.
Hogyan hat a társadalomra a mesterséges intelligencia fejlesztése?
A mélytanulási forradalom már most is hatalmas társadalmi hatást gyakorol. A mesterséges intelligencia rendszereket olyan kritikus területeken használják, mint az orvosi diagnosztika, a pénzügyek és az önvezető járművek. A pozitív változás lehetősége óriási, a tudományos felfedezések felgyorsításától az oktatás személyre szabásáig.
Ugyanakkor új kockázatok is felmerülnek. A valósághű hamis tartalmak létrehozásának képessége veszélyezteti az információk integritását. Az automatizálás veszélyeztetheti a munkahelyeket, a német szövetségi munkaügyi minisztérium várakozásai szerint 2035-re egyetlen munkahely sem lesz mesterséges intelligencia által támogatott szoftver nélkül.
A mesterséges intelligencia hatalmának néhány technológiai vállalat kezében való koncentrációja kérdéseket vet fel e hatalmas technológia demokratikus ellenőrzésével kapcsolatban. Szakértők, mint például Geoffrey Hinton, a mélytanulás egyik úttörője, figyelmeztettek a jövőbeli mesterséges intelligenciarendszerek lehetséges veszélyeire.
A mélytanulási korszak mesterséges intelligencia úttörői olyan technológiát hoztak létre, amely alapvetően átalakíthatja az emberiséget. A Google vezető szerepe 168 figyelemre méltó mesterséges intelligencia modell fejlesztésében, őt követi a Microsoft, az OpenAI és a Meta, ami jól mutatja az innovációs erő néhány szereplő kezében való koncentrációját. A 2010 óta tartó, és olyan áttörések által elindított mélytanulási forradalom, mint az AlexNet és a Transformer architektúra, már átalakította mindennapi életünket, és a jövőben még inkább ezt fogja tenni. A kihívás az, hogy ezt a hatékony technológiát az emberiség javára hasznosítsuk, miközben minimalizáljuk a kockázatait.
Alkalmas:
Az AI átalakulása, AI integráció és AI platformipar szakértője
☑️ Üzleti nyelvünk angol vagy német
☑️ ÚJ: Levelezés az Ön nemzeti nyelvén!
Konrad Wolfenstein
Szívesen szolgálok Önt és csapatomat személyes tanácsadóként.
Felveheti velem a kapcsolatot az itt található kapcsolatfelvételi űrlap kitöltésével , vagy egyszerűen hívjon a +49 89 89 674 804 (München) . Az e-mail címem: wolfenstein ∂ xpert.digital
Nagyon várom a közös projektünket.
