Az AI fejlődése olyan sebességgel száguld, hogy a nyelvünk egyszerűen nem tart lépést vele. Gondolkodtál már azon, hogy vajon van-e szó arra, amikor az emberi és a gépi intelligencia együtt dolgozik, közösen érzékel, dönt, alkot és cselekszik? Ha nincs, akkor itt az ideje, hogy alkossunk egyet: nevezzük ezt a folyamatot intelition-nek.
Mi az az intelition, és miért fontos?
Az intelition nem csupán egy új funkció vagy feature a szoftverek világában. Ez egy szervező elv, amely meghatározza a következő generációs szoftvereket, ahol az emberek és az AI egy közös modellben működnek együtt – nem különálló entitásként, hanem folyamatosan egymásra hatva. Ma még úgy használjuk az AI-t, mint valami külső eszközt: promptokat adunk neki, vagy beiktatunk egy „ember a folyamatban” lépést. De ez a modell már kezd átalakulni egy folyamatos közös alkotássá, ahol emberek és ügynökök valós időben formálják a döntéseket, logikát és cselekvéseket.
A három erő, ami hajtja az intelition paradigmát
Ez az újfajta együttműködés három fő pilléren nyugszik: az egységes ontológián, a világmodelleken alapuló folyamatos tanuláson és a személyes intelition interfészen. Nézzük meg részletesen mindegyiket!
1. Egységes ontológia – a közös nyelv és térkép
Nemrégiben Palantir vezérigazgatója, Alex Karp azt írta egy részvényesi levélben, hogy „a piac összes értéke a chipekhez és ahhoz kapcsolódó ontológiához fog vándorolni”, ami szerinte csak egy sokkal nagyobb és jelentősebb változás kezdete. De mit is ért pontosan ontológia alatt? Egy közös modellt arra vonatkozóan, hogyan kapcsolódnak egymáshoz különböző objektumok – legyenek azok ügyfelek, szabályzatok, eszközök vagy események –, valamint azok cselekvései és biztonsági jogosultságai.
A SaaS korszakban minden vállalati alkalmazás saját objektum- és folyamatmodelljét hozza létre. Ezeket összeilleszteni pedig nem egyszerű feladat: rengeteg redundancia, hiányos struktúrák és hiányzó adatok nehezítik a munkát. Hiába építenek adat-tavakat vagy adattárházakat cégek százai, kevés vállalat képes valóban egységes vállalati ontológiát létrehozni.
Pedig ez kulcsfontosságú az agentikus AI eszközök számára. Amint a szervezetek összekapcsolják és összehangolják ontológiáikat, megjelenik egy új szoftverparadigma: az AI képes lesz nem csak egyetlen alkalmazáson belül gondolkodni és cselekedni, hanem átfogóan kezelni beszállítókat, szabályozókat, ügyfeleket és működési folyamatokat.
„A cél az, hogy az MI erejét összekössük a valós világ objektumaival és kapcsolataival.” – Alex Karp
2. Világmodellek és folyamatos tanulás – több mint adatmegőrzés
A mai modellek képesek hatalmas mennyiségű kontextust tárolni, de ez még nem jelenti azt, hogy valóban tanulnak is belőle. A folyamatos tanulás azt jelenti, hogy nem nulláról kezdünk minden új tréningnél; inkább felhalmozódik a megértés idővel.
Például a Google nemrég bejelentette a „Nested Learning” koncepcióját – egy olyan megoldást, amely beépülhet a meglévő nagy nyelvi modellek (LLM-ek) architektúrájába és tréningadataiba. Bár még nem oldották meg teljesen a világmodellek építésének kihívásait, ez az irány ígéretes lehetőségeket rejt magában: tartós memóriát és folyamatos tanulást biztosítana anélkül, hogy újra kellene tanítani a rendszert minden alkalommal.
Meta mesterséges intelligencia vezetője, Yann LeCun már 2022-ben bemutatott egy tervet az „autonóm gépi intelligenciára”, amely hierarchikus megközelítést alkalmazva használja az úgynevezett H-JEPA technikát (hierarchical joint embedding predictive architecture). Egyszerűen fogalmazva: „A nagy nyelvi modellek jól bánnak a nyelvvel, de nem igazán gondolkodnak.” Azóta Meta kutatói ezt tovább vitték V-JEPA és I-JEPA néven nyílt forráskódú modellekkel, amelyek képek és videók világának reprezentációját tanulják meg.
3. A személyes intelition interfész – te vagy a központban
A harmadik hajtóerő az agentikus ontológia-alapú világban maga a személyes interfész. Ez nem egy újabb app vagy szolgáltatás lesz; ez lesz az elsődleges módja annak, ahogy részt veszel majd a munka és élet következő korszakában. Nem úgy tekintünk majd az AI-ra mint valami kívülállóra vagy eszközre chatablakkal vagy API-val; hanem mindig jelen lesz, ismeri a kontextusodat, preferenciáidat és céljaidat – sőt képes lesz helyetted cselekedni az egész összekapcsolt gazdaságban.
Ezt már most is látjuk körvonalazódni: idén májusban Jony Ive eladta AI-eszközökkel foglalkozó cégét az OpenAI-nak azért, hogy felgyorsítsa egy új AI-eszköz kategória megszületését. Ő maga is hangsúlyozta: „Ha valami újat alkotsz vagy innoválsz, előfordulhatnak váratlan következmények – némelyik csodálatos lesz, mások kevésbé pozitívak. Még ha ezek nem is voltak szándékosak, érzem a felelősséget azért is, hogy hasznos legyek.” Ez jól mutatja: egy személyes intelligenciaeszköz megalkotása több mint üzleti lehetőség; komoly felelősség is.
Az Apple például már túl akar lépni a nagy nyelvi modelleken (LLM-ek), keresve olyan on-device megoldásokat (azaz helyben futtatott), amelyek kevesebb számítási kapacitást igényelnek és kisebb késleltetéssel dolgoznak fel felhasználói szándékokat. Tavaly fejlesztették ki UI-JEPA nevű innovációjukat is erre a célra – ez lehetővé teszi az eszközön belüli elemzést arról, mit akar valójában a felhasználó.
Ezzel pedig közvetlenül támadják azt az üzleti modellt is, amely ma uralja digitális gazdaságunkat: ahol minket „felhasználóként” profilt készítenek rólunk és ebből hatalmas bevételeket generálnak.
„A felhasználót reklámtermékké silányították… még van idő gépeket építeni emberekért dolgozó gépekként.” – Tim Berners-Lee
A web feltalálója szerint éppen ezért fontos áttolni ezt a felhasználói szándékot magára az eszközre – ami elősegíti majd olyan biztonságos személyes adatkezelési szabványok elterjedését is (például Solid), amelyeket ő maga fejlesztett ki kollégáival. Ezek tökéletesen illeszkednek majd az új személyes AI-eszközökhöz.
Például Berners-Lee cége Inrupt nemrég ötvözte ezt Solid szabványt Anthropic MCP szabványával agentikus pénztárcákhoz (Agentic Wallets). A személyes kontroll tehát nem csupán egy funkció ebben az új paradigmában; ez maga lesz az építészeti garancia arra nézve, hogy ezek a rendszerek felelősen tanuljanak és cselekedjenek folyamatosan.
Mire számíthatunk? Az intelition már itt van!
E három erő gyorsabban mozog és konvergál annál, mint amit sokan gondolnának. Az egységes vállalati ontológiák adják meg nekünk a főneveket és igéket – vagyis azt a keretet amiben gondolkodhatunk –, míg a világmodelleken alapuló kutatások tartós memóriát és folyamatos tanulást biztosítanak. A személyes interfész pedig lesz majd az engedélyezett irányító pontunk ebben az egész rendszerben.
Nem kell várnunk arra, hogy eljöjjön ez az új szoftverkorszak – mert valójában már itt van körülöttünk. Az intelition pedig segít nekünk megérteni ezt az izgalmas változást: amikor emberi kreativitás találkozik gépi intelligenciával egy valódi partnerségben.
Forrás: https://venturebeat.com/technology/intelition-changes-everything-ai-is-no-longer-a-tool-you-invoke
