{"id":9905,"date":"2026-09-06T11:48:00","date_gmt":"2026-09-06T09:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/digitalnews.hu\/?p=9905"},"modified":"2026-09-06T11:48:00","modified_gmt":"2026-09-06T09:48:00","slug":"a-mesterseges-intelligencia-jovoje-wetware","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/digitalnews.hu\/?p=9905","title":{"rendered":"A mesters\u00e9ges intelligencia j\u00f6v\u0151je \u2014 Wetware"},"content":{"rendered":"\n

Gondolj erre a haj\u00f3 k\u00e9p\u00e9re<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

Ha megk\u00e9rn\u00e9lek, hogy \u00fajraalkosd ezt a k\u00e9pet, hogyan csin\u00e1ln\u00e1d?<\/p>\n\n\n\n

K\u00e9t megk\u00f6zel\u00edt\u00e9st vehetn\u00e9nk fontol\u00f3ra.<\/p>\n\n\n\n

El\u0151sz\u00f6r is, szimul\u00e1lhatn\u00e1nk ezt a teljes k\u00f6rnyezetet egy sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pen. L\u00e9trehozn\u00e1nk egy k\u00f6rnyezetet, beszerezn\u00e9nk a haj\u00f3 megfelel\u0151 modellj\u00e9t, be\u00e1ll\u00edtan\u00e1nk a kamer\u00e1t a k\u00f6rnyezetben, felt\u00f6lten\u00e9nk mindenf\u00e9le differenci\u00e1legyenlettel, hagyn\u00e1nk, hogy a szimul\u00e1ci\u00f3 lej\u00e1tsszon, mik\u00f6zben t\u00falhajtjuk a 3090-est, hogy a k\u00e9p nagyj\u00e1b\u00f3l a megfelel\u0151 id\u0151ben k\u00e9sz\u00fclj\u00f6n el. Ez a programoz\u00f3i megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s, ahol mindent egy sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pen szimul\u00e1lnak, \u00e9s minden r\u00e9szletet, ha a programoz\u00f3 \u00fagy akarja, r\u00e9szecskeszinten is ki lehetne \u00edrni.<\/p>\n\n\n\n

A m\u00e1sodik megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s az, hogy egy hasonl\u00f3 szimul\u00e1ci\u00f3t \u00e1ll\u00edtasz be a h\u00e1ts\u00f3 udvarodban, a val\u00f3 vil\u00e1gban. \u00d6sszeszedsz n\u00e9h\u00e1ny dugatty\u00fat, szerzel vizet, veszel egy ugyanolyan modellhaj\u00f3t, esetleg viharos napon filmezel, \u00e9s a dugatty\u00fakat valamilyen kev\u00e9sb\u00e9 bonyolult szab\u00e1lyrendszer szerint mozgatod, mint a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes szimul\u00e1ci\u00f3hoz haszn\u00e1lt differenci\u00e1legyenletek, majd egy hasonl\u00f3 k\u00e9pet k\u00e9sz\u00edtesz egy bolti kamer\u00e1val.<\/p>\n\n\n\n

Mindk\u00e9t megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s c\u00e9lja ugyanaz: k\u00e9pet kapni err\u0151l a haj\u00f3r\u00f3l a tengeren. Az egyik zajos \u00e9s pontatlan, m\u00edg a m\u00e1sik pontos. Az ut\u00f3bbi id\u0151ben azon gondolkodtam, hogy ez a k\u00e9t megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s hogyan viszonyul ahhoz a lehets\u00e9ges hardverhez, amelyen a mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1t futtatjuk.<\/p>\n\n\n\n

A modern mesters\u00e9ges intelligencia teljes eg\u00e9sz\u00e9ben sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9peken fut, konkr\u00e9tan a Neumann-architekt\u00fara alatt, amelyeket \u00fagy terveztek, hogy a Turing-f\u00e9le teljes rendszerek gyakorlati megval\u00f3s\u00edt\u00e1sait jelents\u00e9k. Ez di\u00f3h\u00e9jban azt jelenti, hogy mindent, amit ezeken a Neumann-rendszereken csin\u00e1lni szeretn\u00e9nk, explicit m\u00f3don kell programozni. Ez alkotja a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek alapjait: az a k\u00e9pess\u00e9g\u00fck, hogy b\u00e1rmit meg tudjanak tenni, amit egy adott utas\u00edt\u00e1sk\u00e9szleten bel\u00fcl meg lehet tenni, teszi \u0151ket olyan hat\u00e9konny\u00e1.<\/p>\n\n\n\n

Azon gondolkodtam, hogy ez hogyan \u00e1ll szemben a biol\u00f3giai sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnikai mechanizmusunkkal: az aggyal. Elvileg az emberi agy \u00f6sszes inform\u00e1ci\u00f3j\u00e1t be lehetne s\u0171r\u00edteni egy sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes szimul\u00e1ci\u00f3ba. Az \u00f6sszes szinapszist, az \u00f6sszes ingert, ami az agyba \u00e9rkezik egy adott id\u0151pontban, ha mindegyikr\u0151l tudunk, akkor mindent szimul\u00e1lhatunk, amit az ember gondolna.<\/p>\n\n\n\n

Ez term\u00e9szetesen rendk\u00edv\u00fcl sz\u00e1m\u00edt\u00e1silag k\u00f6lts\u00e9ges lenne. Tegy\u00fck fel, hogy egyetlen neuront modellez\u00fcnk 1000 rekesszel (ami al\u00e1becs\u00fcli a komplexit\u00e1sukat), egy egyenlettel, amely a membr\u00e1npotenci\u00e1l v\u00e1ltoz\u00e1s\u00e1t \u00edrja le, \u00e9s h\u00e1rom tov\u00e1bbival, amelyek a n\u00e1trium- \u00e9s k\u00e1liumcsatorn\u00e1kat reprezent\u00e1lj\u00e1k, amelyek az ionok \u00e1raml\u00e1s\u00e1t szab\u00e1lyozz\u00e1k a membr\u00e1non kereszt\u00fcl. Ez legal\u00e1bb 4000 differenci\u00e1legyenletet eredm\u00e9nyez, amelyeket egyetlen neuron modellez\u00e9s\u00e9hez kell megoldanunk, ami egy t\u00e9nyleges neuron leegyszer\u0171s\u00edt\u00e9se . Szorozzuk meg ezt 85 milli\u00e1rd neuronnal, \u00e9s nos, kapunk egy olyan differenci\u00e1legyenlet-rendszert, amelyet m\u00e9g akkor sem tudn\u00e1nk megoldani, ha a vil\u00e1g \u00f6sszes sz\u00e1m\u00edt\u00e1si kapacit\u00e1sa rendelkez\u00e9sre \u00e1llna. Ez m\u00e9g a pre- \u00e9s posztszinaptikus szinapszis-dendrit k\u00f6lcs\u00f6nhat\u00e1s k\u00f6z\u00f6tti viselked\u00e9st sem veszi figyelembe, sem a szinaptikus plaszticit\u00e1st, sem az agy gliasejtjeit, amelyeknek szerep\u00fck lehet az inform\u00e1ci\u00f3feldolgoz\u00e1sban.<\/p>\n\n\n\n

Rendben, a neuronok egy\u00e9rtelm\u0171en \u00f6sszetettek, \u00e9s az emberi agy m\u00e9g ink\u00e1bb. \u00c9s ez elvezet az els\u0151 ponthoz egy olyan \u00f6tlettel kapcsolatban, amit \u00e9n wetware-nek nevezek : ez egy olyan sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes rendszer, amelyet nem lehet szoftverrel \u00e9s hardverrel elv\u00e1lasztani. A hagyom\u00e1nyos sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes rendszerekben a hardver \u00e9s a szoftver nagyon k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 dolgokk\u00e9nt k\u00fcl\u00f6n\u00fclnek el. Val\u00f3j\u00e1ban a Neumann-rendszereket az\u00e9rt hozt\u00e1k l\u00e9tre, hogy ilyen hardver-szoftver elv\u00e1laszt\u00e1s l\u00e9tezhessen, hogy a szoftver export\u00e1lhat\u00f3 legyen egy m\u00e1sik hardverre, \u00edgy ugyanazok az utas\u00edt\u00e1sok is futtathat\u00f3k legyenek hasonl\u00f3 bemeneteken, ugyanazon t\u00edpus\u00fa probl\u00e9m\u00e1k megold\u00e1sa \u00e9rdek\u00e9ben. B\u00e1r, mint l\u00e1thatjuk, a hagyom\u00e1nyos szoftver-hardver fel\u00e9p\u00edt\u00e9s probl\u00e9m\u00e1kba \u00fctk\u00f6zik, amikor rendk\u00edv\u00fcl \u00f6sszetett objektumokat, p\u00e9ld\u00e1ul az agyat pr\u00f3b\u00e1lunk szimul\u00e1lni. Mi lenne, ha lenne egy olyan sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes rendszer\u00fcnk, amely nem ugyanezen a t\u00edpus\u00fa architekt\u00far\u00e1n megy kereszt\u00fcl, hanem exponenci\u00e1lisan nagyobb sz\u00e1m\u00fa lehets\u00e9ges \u00e1llapotot \u00e9rhet el?<\/p>\n\n\n\n

Egy ilyen rendszer viselked\u00e9se nemcsak a kezdeti rendszer \u00e9s programoz\u00e1s\u00e1nak eredm\u00e9nye lenne, hanem mag\u00e1nak a rendszernek a tulajdons\u00e1gainak, esetleg a fizikai vagy k\u00e9miai mechanizmusoknak is k\u00f6sz\u00f6nhet\u0151 lenne. Visszat\u00e9rve erre a haj\u00f3k\u00e9pes p\u00e9ld\u00e1nkra, a kezdeti \u00e1llapot egy \u00e1ll\u00f3 jelenet lenne \u00e1ll\u00f3 v\u00edzzel \u00e9s haj\u00f3val, a rendszer \u201eprogramoz\u00e1sa\u201d a dugatty\u00fak lenn\u00e9nek, amelyek egy bizonyos m\u00f3don mozgatj\u00e1k a vizet, \u00e9s a rendszer tulajdons\u00e1gai, amelyek a viselked\u00e9s\u00e9t a programoz\u00e1ssal egy\u00fctt szab\u00e1lyozz\u00e1k, a leveg\u0151 fizik\u00e1ja, a gravit\u00e1ci\u00f3, a v\u00edz folyad\u00e9kmechanik\u00e1ja \u00e9s a haj\u00f3val val\u00f3 k\u00f6lcs\u00f6nhat\u00e1sai lenn\u00e9nek. Ez egy alapvet\u0151en elt\u00e9r\u0151 megk\u00f6zel\u00edt\u00e9s ahhoz, hogy el\u00e9rj\u00fck, amit akarunk: egy olyan k\u00e9pet, amely \u00fagy n\u00e9z ki, mint a viharos haj\u00f3nk, vagy \u2013 ezt a mesters\u00e9ges intelligenci\u00e1hoz viszony\u00edtva \u2013 egy teljesen k\u00fcl\u00f6n\u00e1ll\u00f3 rendszert ig\u00e9nyel az agy viselked\u00e9s\u00e9nek tanulm\u00e1nyoz\u00e1s\u00e1hoz.<\/p>\n\n\n\n

Fontos megjegyezni, hogy egy ilyen rendszer nem lehet Turing-teljes (\u00e1ltal\u00e1nos c\u00e9l\u00fa sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pek), mivel az ilyen t\u00edpus\u00fa rendszereket arra tervezt\u00e9k, hogy bizonyos sz\u00e1m\u00fa sz\u00e1m\u00edt\u00e1st nagyon j\u00f3l elv\u00e9gezzenek. V\u00e9g\u00fcl is egy olyan rendszer, amelyet kifejezetten egy bizonyos t\u00edpus\u00fa sz\u00e1m\u00edt\u00e1s elv\u00e9gz\u00e9s\u00e9re vagy egy bizonyos t\u00edpus\u00fa jelens\u00e9g megfigyel\u00e9s\u00e9re terveztek, sokkal gyorsabbnak kell lennie, mint egy \u00e1ltal\u00e1nos c\u00e9l\u00fa sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pnek.<\/p>\n\n\n\n

Egy ilyen rendszernek van egy m\u00e1sik tulajdons\u00e1ga is: a haland\u00f3 sz\u00e1m\u00edt\u00e1s. P\u00e9ld\u00e1ul, ha l\u00e9trehozn\u00e1nk egy nedves szoftvert (wetware), annak \u00e1llapota haland\u00f3 lenne. Vegy\u00fck p\u00e9ld\u00e1ul az agyat. Az agyat v\u00e9letlenszer\u0171en alak\u00edtja a genetika, valamint a k\u00f6rnyezeti tapasztalatok. Ha a szem\u00e9ly meghal, az agyban l\u00e9v\u0151 \u00f6sszes inform\u00e1ci\u00f3 \u00f6r\u00f6kre elveszik. Hasonl\u00f3k\u00e9ppen, egy nedves szoftverrendszer inform\u00e1ci\u00f3inak el kellene veszni\u00fck, ha a nedves szoftver megsemmis\u00fcl. Ez a nedves szoftver hardverre \u00e9s szoftverre val\u00f3 elv\u00e1laszthatatlans\u00e1g\u00e1nak k\u00f6vetkezm\u00e9nye. Mivel a sz\u00e1m\u00edt\u00e1s annyira specifikus, \u00e9s a nedves szoftver \u00e1llapota sztochasztikusan fejl\u0151dik egy szab\u00e1lyrendszer szerint, az azt reprezent\u00e1l\u00f3 inform\u00e1ci\u00f3mennyis\u00e9g annyira megn\u0151, hogy lehetetlen lenne a nedves szoftver \u00e1llapot\u00e1t export\u00e1lni \u00e9s valahova menteni.<\/p>\n\n\n\n

Rendben, van egy j\u00f3 elk\u00e9pzel\u00e9s\u00fcnk a nedves t\u00e1rgyak defin\u00edci\u00f3j\u00e1r\u00f3l, de vannak-e m\u00e1r ennek az \u00f6tletnek a gyakorlati megval\u00f3s\u00edt\u00e1sai?<\/p>\n\n\n\n

Nos, egy hasonl\u00f3 gondolatmenet inspir\u00e1lta a neuromorfikus sz\u00e1m\u00edt\u00e1stechnika ter\u00fclet\u00e9t: az agy m\u0171k\u00f6d\u00e9s\u00e9re hasonl\u00edt\u00f3 rendszerek tervez\u00e9s\u00e9t. Ez a ter\u00fclet sz\u00e1mos projektet inspir\u00e1lt, mint p\u00e9ld\u00e1ul az IBM TrueNorth, az Intel Laohi, a Manchesteri Egyetem SpinNNaker projektj\u00e9t, mind digit\u00e1lis neuromorf rendszereket, \u00e9s a Neurogrid-et, a Stanford \u00e1ltal kifejlesztett anal\u00f3g neuromorf rendszert. Ezek a rendszerek nagyban hozz\u00e1j\u00e1rulnak a t\u00e1rsadalomhoz, de nem pontosan ugyanazok, mint a wetware, mivel nem a rendszer fizik\u00e1j\u00e1t haszn\u00e1lja ki a sz\u00e1m\u00edt\u00e1shoz. A biol\u00f3giai agyakban a neuronok, a gliasejtek \u00e9s a sejtek fizikai \u00e9s k\u00e9miai tulajdons\u00e1gai j\u00e1tszanak szerepet a sz\u00e1m\u00edt\u00e1sban.<\/p>\n\n\n\n

\n