Képzeld el, hogy létrehozhatsz olyan mesterséges intelligencián alapuló rendszereket, amelyek képesek önerőből javítani saját működésüket. A videó ezt a merész, korábban science fiction-nek tűnő ötletet bontja ki gyakorlati példákon keresztül: hogyan építhetünk olyan chatbotot, amely felismeri a saját hibás válaszait, értékeli magát, és akár önállóan javítja is azokat.
Az önfejlesztő rendszer középpontjában egy visszacsatolási ciklus áll, amelyben az AI nemcsak a felhasználók visszajelzéseire reagál, hanem egy másik AI, egyfajta belső bíró is folyamatosan értékeli és elemzi a teljesítményét konkrét szempontok (pl. válasz teljessége, stílusa, mélysége) alapján. Ezek az adatok egy adatbázisban kerülnek tárolásra, amely a rendszer logikai döntéseit alapozza meg, például hogy szükséges-e a rendszer promptjainak módosítása, vagy csak javaslatok generálása indokolt.
Felmerül a kérdés: mennyire lehet megbízni egy önmagát értékelő mesterséges intelligenciában? Milyen stratégiákra van szükség, hogy elkerüljük a túlságosan öntelt vagy éppen indokolatlanul szigorú önreflexiót? Hogyan lehet ezt a rendszert egyszerre rugalmasnak és stabilnak tartani?
A fejlesztés bemutatja azt is, hogyan lehet ilyen komplex visszacsatoló mechanizmusokat megvalósítani viszonylag egyszerű eszközökkel (mint például Claude Code és Superbase), és hogy a természetes nyelvű utasítások milyen mértékben tehetik ezeket a folyamatokat hozzáférhetővé nem programozók számára is.
Végül a videó betekintést nyújt abba, hogy egy ilyen önfejlesztő AI-lelkesítő rendszer milyen új távlatokat nyithat a felhasználói élmény és az alkalmazásfejlesztés terén, és milyen típusú további ötleteket, innovációkat indíthat el a jövő alkalmazásai számára.
