Napjaink mesterségesintelligencia-versenye egyre intenzívebbé válik. Az új Grok 4 modell példátlan teljesítményt nyújtott az ARC AGI teszten, miközben komoly ellenfelekkel, köztük a Gemini és a GPT-5 felbukkanásával is számolnia kell.
Több vezető tech cég, köztük az OpenAI és a Google DeepMind is új generációs AI modelleket fejleszt. Ezek a rendszerek immár nemcsak előre programozott válaszokra képesek, hanem különféle eszközöket is használhatnak a háttérben, például kódfuttatást vagy internethasználatot.
Felmerül egy izgalmas kérdés: kezd-e megjelenni a gépi modellekben az úgynevezett fluid intelligence, azaz a képesség, hogy új, ismeretlen problémákat is kreatívan oldjanak meg? Az ARC AGI benchmark éppen ezt próbálja tesztelni, a gyors tanulást és az adaptációs készséget méri, szemben a hagyományos, „kristályosodott” tudással.
A hardverfejlesztés extrém méreteket ölt: extrém mennyiségű GPU-t és energiaforrást vonnak be mindezt a gyors fejlődés érdekében. Fontos kérdés, hogy egyszerűen a méret vagy valamilyen új algoritmikus áttörés okozza-e a látványos eredményeket. Emellett egyre többször merül fel az is, hogy a jelenlegi tanítási módszerek (ilyen például a megerősítéses tanulás) mennyire hatékonyak, vagy éppen változtatni kell rajtuk.
A videójátékos példákon is bemutatja: ezek az AI modellek már komplex szimulációs feladatokban és üzleti problémákban is képesek kiemelkedő eredményt elérni, de még nem világos, hová vezet mindez, van-e felső határa a skálázhatóságnak, illetve miben rejlik az igazi intelligencia lényege a gépi modellekben.
