Az MI rendszerek értelmezik a szövegeket
 
(2025 november)
 
 
 
Talán vannak mindenre elszánt kíváncsi emberek, akik szeretnék tudni, hogyan értelmezi az MI a szövegeket. Az MI intelligenciá-jának a magyarázata az, hogy a fordítógépek (LLP) nem szó szerint fordítanak, hanem értelmezik a szavakat. A fordítógépek története az 1950-es években kezdődött, a korai megközelítések a nyelvtanra és a különböző szabályokra támaszkodtak. A 2010-es években ismerték fel, hogy a szabályokon túlmenően -és nem csak a kettős vagy sok jelentésű szavak miatt- értelmezni kell a szavak jelentését, a szöveget. Az értelmezést egy szó kontextus-ának nevezik az irodalomban. Nézzük, hogyan értelmezi az MI a kontextus kifejezés jelentése:
 
A kontextus jelentése a szövegkörnyezet, a körülmények, a háttér vagy az összefüggés, amelyek segítenek megérteni egy esemény, szöveg vagy dolog jelentését. A szó a latin contextus (összefonás) szóból ered, és arra utal, hogy az egyes elemek együttesen adják ki a teljes értelmet.
Szövegkörnyezet: A szavak és mondatok környezete, amelyben egy kifejezés szerepel. Például a "bank" szó jelentése más egy folyóról szóló mondatban, mint egy pénzintézetről.
Helyzet és körülmények: Az a szituáció, helyzet, vagy akár a beszélő/író célja és a hallgató tapasztalatai, amelyben valami történik. Egy felemelt kéz jelentése például függ attól, hogy éppen tornázik valaki, vagy fegyvert fog rá.
Társadalmi, kulturális háttér: A történelmi, kulturális, társadalmi környezet, amelyben egy esemény vagy jelenség zajlik. Ez segít megérteni egy műalkotás, vagy egy esemény mélyebb jelentőségét.
 
 
 
Idáig az MI értelmezése. A kontextus szó jelentéséből, értelméből persze nem derül ki az értelmezés módszere, amihez gyors és nagy memóriájú számítógép szükséges, ahol a gyors szó a memóriára is vonatkozik. A módszer -több van, és azok kiegészítő módszerei- a szavak együttes és feltételes előfordulásainak valószínűségein alapul, pl. a naiv Bayes-becslésen (https://www.inf.u-szeged.hu/~ihegedus/teach/06-naiveBayes.pdf, egy óvatosabb közelítés: 
https://gyires.inf.unideb.hu/KMITT/a04/ch05s03.html). A kiegészítő módszerek pl. logikai összefüggéseket vizsgálnak. Az együttes előfordulások becsült valószínűségei az egyes szókapcsolatok gyakoriságát mérik. A korábbi eredményeket felejti a gép, a megtanult információkat nem egységnyi, hanem mondjuk 0.99 - 0.999 súlyokkal veszi figyelembe 
Az értelmezés sok rétegben történik a gépben, a tartalmába nem látnak bele a programozók, de a jó vagy a rossz eredményt jutalmazzák 1-es vagy 0 számjegyekkel. A jó válaszok összegének és az összes válasz számának aránya változó, nem publikus és egyhez tart, a különbsége a gép hibás válaszainak a száma, ezt fogjuk vizsgáltatni az MI-vel a továbbiakban, azaz a lehetséges hibák minőségét. A fordítás ma már megoldott, az idegen nyelvű MI-ket is lehet angol nyelvű MI-vel is tanítani, majd a nyelvhelyességet javítani. Tehát a következőkben -javítás nélküli- MI válaszok következnek, melyek mutatják az értelmezés, és nem a fordítás, nehézségeit. 
 
Hogyan fordít az MI?
A mesterséges intelligencia (MI) fordítása statisztikai, nyelvi és gépi tanulási modellek kombinációjával történik, amelyek képesek megérteni, értelmezni és újraalkotni a szöveget a célnyelven. A mesterséges intelligencia fordítóeszközei – mint például a Google Gemini, ChatGPT, DeepL vagy Claude – a következő lépésekben dolgoznak:
1. Nyelvi felismerés és elemzés
Az MI először felismeri a forrásnyelvet, majd nyelvtani, szintaktikai és szemantikai elemzést végez.
Megérti a szöveg jelentését, kontextusát, stílusát és hangnemét.
2. Kontextus-alapú fordítás
A modern MI rendszerek nem szavakat fordítanak szó szerint, hanem teljes mondatokat értelmeznek kontextusban.
Ez különösen fontos idiomatikus kifejezések, szleng vagy kulturális utalások esetén.
3. Gépi tanulás és neurális hálózatok
A fordítómodellek hatalmas nyelvi adatbázisokon tanulnak, és folyamatosan fejlődnek.
A neurális gépi fordítás (NMT) rendszerek képesek a nyelvi minták felismerésére és természetesebb fordítások létrehozására.
4. Formázás és stílusmegőrzés
Fejlett MI fordítók, mint a Sider vagy DocTranslator, megőrzik az eredeti dokumentum formázását, miközben pontosan fordítanak több mint 100 nyelvre.
Milyen MI fordítóeszközök léteznek?
Eszköz neve Jellemzők
Google Gemini Kontextusérzékeny fordítás, mobil integráció
DeepL Nagy pontosság, természetes nyelvhasználat
Sider AI Több modell (ChatGPT, Claude, Gemini) használata
DocTranslator Dokumentumformátumok megőrzése, 120+ nyelv
Cudek AI Gyors, gördülékeny fordítás 104 nyelvre
Előnyök:
Gyorsaság és skálázhatóság
Többnyelvű kommunikáció támogatása
Költséghatékony megoldás
Kihívások:
Kulturális árnyalatok és szleng kezelése
Ritka nyelvek vagy szakterületi szövegek pontossága
Emberi kreativitás és érzelmi árnyalatok hiánya
 
A fordító MI után a szövegés képgeneráló MI-t fejlesztették. A neurális hálózatok olyan számítógépes rendszerek, amelyek “rétegekből” álló modellek, ahol minden réteg információt dolgoz fel és továbbít a következőnek. Például egy képet elemezve az első réteg észleli a széleket, a következő a formákat, a harmadik pedig összetettebb mintákat (pl. szem, fa stb.). A deep learning (mélytanulás) a neurális hálózatok egy speciális típusa, ahol nagyon sok réteg van. A “mély” szó arra utal, hogy a hálózat képes összetett mintákat tanulni a sok réteg révén. A deep learning tehát nem más, mint többrétegű neurális hálózatok használata komplex problémák megoldására, például képek generálására vagy felismerésére. Az MI-alapú képből kép generátor  egy  mesterséges intelligenciát használó technika, amely egy képet egy másikká alakít át, például egy nappali jelenetet éjszakaivá változtat, képekből 3D- és videót készít. A minták és stílusok felismeréséhez nagy méretű képadathalmazokon betanított gépi tanulási modelleket használ.

Egy rímelő MI versike, ami azonos három illetve két betűvel kezdődő sorokból áll, a generatív MI-től:
 
Napfény nyílik, napraforgó nő,
Naponta néz rám, mint egy hű erő,
Naplementében szívem megpihenő.
 
Szövevényes szörnyűség szőtte szívem szövetét,
Szörcsögő szél szaggatta szárnyam szögedét.
Szökellő szarvas szökött sziklás szöveten,
Szörme szunnyad szörcsögő szösszeneten.
 
2026-ra a „személyre szabott AI” irányába mozdul el a fejlesztés: az OpenAI fejlesztési tervei szerint a jövőben minden felhasználó saját, testre szabható mesterséges intelligencia-asszisztenssel rendelkezhet majd, amely képes alkalmazkodni a kommunikációs stílusához, a munka jellegéhez és az egyéni preferenciákhoz. A 2026-ra várt új platform, amely egyesíti a nyelvi modelleket, a képfeldolgozást és a multimodális adatkezelést, a mostani GPT-rendszerekhez képest interaktívabb, kontextusérzékenyebb működést ígér.
Milyen hibafolyamatokkal rendelkezik egy MI?
A MI-rendszerek gyakran hibákat tapasztalnak elfogultság, adatkorlátozások, algoritmikus hibák és félreértelmezés miatt – ezek olyan kategóriákba sorolhatók, mint a kihagyás, a megbízhatóság és a rendszerhibák.
1. Elfogultsági hibák
Ok: A betanítási adatok emberi vagy rendszerszintű elfogultságokat tükröznek.
Hatás: Diszkriminatív eredmények a felvétel, a hitelezés, a bűnüldözés stb. során.
Példa: Az arcfelismerő rendszerek tévesen azonosítják a színes bőrű embereket.
2. Kihagyási hibák
Ok: Hiányzó vagy hiányos bemeneti adatok.
Hatás: A MI nem veszi figyelembe a kritikus tényezőket, ami hibás döntésekhez vezet.
Példa: Egy orvosi MI nem ismeri a beteg kórtörténetét, és nem biztonságos kezelést javasol.
3. Megbízási hibák
Ok: Helytelen feldolgozási logika vagy feltételezések.
Hatás: A MI hamis premisszák alapján hoz döntéseket.
Példa: Egy chatbot jogilag kötelező érvényű szerződéseket kínál engedély nélkül.
4. Túlillesztés és alul illesztés
Túlilleszkedés: A mesterséges intelligencia túl jól memorizálja a betanítási adatokat, új adatokon hibázik.
Alul illeszkedés: A mesterséges intelligencia nem tanul mintákat, még betanítási adatokon sem teljesít jól.
Hatás: Csökkent általánosítás és pontosság.
5. Hallucináció
Ok: A nyelvi modellek hihető, de hamis információkat generálnak.
Hatás: A mesterséges intelligencia tényeket, forrásokat vagy szabályzatokat talál ki.
Példa: A mesterséges intelligencia hamis jogi esetekre vagy könyvekre hivatkozik.
6. A bevitel félreértelmezése
Ok: Kétértelmű vagy rosszul strukturált felhasználói bevitel.
Hatás: A mesterséges intelligencia félreérti a szándékot, ami irreleváns vagy káros válaszokhoz vezet.
Példa: A mesterséges intelligencia veszélyes recepteket javasol az összetevők félreolvasása miatt.
 
Rendszerszintű hibafolyamatok
A kutatók 28 tényezőt azonosítottak, amelyek hozzájárulnak a mesterséges intelligencia hibáihoz, beleértve:
Bevitel minősége
Feldolgozási logika
Kimenet értelmezése 
 
Hogyan csökkenthetőek a mesterséges intelligencia hibái
Javítsa a betanítási adatokat: A változatos, kiváló minőségű adatkészletek csökkentik az elfogultságot és a hiányosságokat.
Használjon magyarázható MI-eszközöket: Értse meg, hogyan születnek a döntések.
Ember által vezérelt rendszerek: Hagyja, hogy az emberek validálják a kritikus döntéseket.
Robusztus tesztelés: Szimulálja a szélső eseteket és az ellentétes bemeneteket.
 
Milyen numerikus hibafolyamatokkal rendelkezik egy MI?
A MI-rendszerek numerikus hibái: a kerekítés, a lebegőpontos pontossági korlátok, a gradiens instabilitása és az algoritmikus közelítések miatt. Ezek a hibák torzíthatják az előrejelzéseket, lelassíthatják a betanítást, vagy modellhibát okozhatnak.
1. Lebegőpontos pontossági hibák
Ok: A számítógépek korlátozott pontossággal ábrázolják a valós számokat (pl. 32 bites vagy 64 bites lebegőpontos számok).
Következés: A kis kerekítési hibák felhalmozódnak, különösen a mély neurális hálózatokban.
Példa: A nagyon nagy és nagyon kis számok összeadása a kis szám figyelmen kívül hagyását eredményezheti.
2. Kerekítési hibák
Ok: Az olyan műveletek, mint az osztás vagy a hatványozás, olyan eredményeket hoznak, amelyeket kerekíteni kell.
Következés: Pontatlan kimenetekhez vagy instabil betanításhoz vezethet.
Példa: Ismétlődő kerekítés a mátrixszorzás során a mély tanulási rétegekben.
3. Gradiens eltűnése vagy felrobbanása
Ok: A mély rétegeken keresztüli visszaterjedés a gradiensek zsugorodását vagy exponenciális növekedését okozza.
Hatás: A betanítás leáll (eltűnik) vagy instabillá válik (felrobban).
Megoldás: Olyan technikák, mint a gradiensvágás, normalizálás vagy ReLU aktiváció használata.
4. Numerikus instabilitás az optimalizálásban
Ok: Rosszul kondicionált mátrixok vagy extrém tanulási sebességek.
Hatás: A veszteségfüggvények oszcillálnak vagy divergálnak.
Példa: A logisztikus regresszió nem konvergál a rosszul skálázott bemeneti jellemzők miatt.
5. Katasztrofális kioltás
Ok: Két közel azonos szám kivonása.
Hatás: Jelentős pontosságvesztés.
Példa: Kis eltérések kiszámítása valószínűségekben vagy log-likeli-hoodokban.
6. Túlcsordulás és alul csordulás
Túlcsordulás: A számok meghaladják a maximálisan reprezentálható értéket.
Alul csordulás: A számok nullához közelednek, és nullára kerekítik őket.
Hatás: NaN-eket (nem szám) vagy nulla gradienseket okozhat.
Példa: Exponenciális függvények softmax rétegekben.
? Technikák a numerikus hibák csökkentésére
Használjon nagyobb pontosságú adattípusokat (pl. float64 a float32 helyett).
Normalizálja a bemeneti adatokat a skálázással kapcsolatos instabilitás csökkentése érdekében.
Alkalmazzon regularizációt a túlillesztés megakadályozására és a gradiens szélsőségek csökkentésére.
Használjon numerikusan stabil algoritmusokat (pl. log-sum-exp trükk softmaxhoz).
Figyelje a hibaarányokat a betanítás során az eltolódás vagy instabilitás észlelése érdekében
 
Milyen visszajelzések vannak a mesterséges intelligencia rendszerekben?
A mesterséges intelligencia rendszerek visszajelzést használnak a tanuláshoz és a fejlődéshez, elsősorban jutalmazási jelek, demonstrációk, összehasonlítások és visszacsatolási hurkok révén.
- Jutalmazási visszajelzés
Gyakori a megerősítéses tanulásban.
A mesterséges intelligencia numerikus jutalmat kap a cselekedetei alapján, és megtanulja ezt idővel maximalizálni.
Példa: Egy robot +1-et kap a szemét felszedéséért, -1-et a falnak ütközéséért.
- Bemutató visszajelzés
Magában foglalja a mesterséges intelligencia bemutatását, hogyan kell elvégezni egy feladatot.
Imitációs tanulásban használják, ahol a mesterséges intelligencia utánozza az emberi viselkedést.
Példa: Önvezető autó tanítása emberi vezetési adatok megjelenítésével.
- Összehasonlító visszajelzés
A mesterséges intelligencia két kimenetet kap, és megkérdezi, melyik a jobb.
Segít finomítani a preferenciákat és összehangolni a kimeneteket az emberi ítélőképességgel.
Példa: Két chatbot válasz közötti választás a beszélgetés minőségének javítása érdekében.
 
Visszacsatolási hurkok mesterséges intelligencia rendszerekben
- Pozitív visszacsatolási hurkok
Megerősítik a sikeres viselkedést.
Felgyorsíthatják a tanulást, de fennáll a stagnáló hatások kockázata, ha nincs kiegyensúlyozva.
- Negatív visszacsatolási hurkok
Elnyomják a nemkívánatos eredményeket.
Segítenek stabilizálni a tanulást és megakadályozni a hibák felhalmozódását.
-  Folyamatos visszacsatolási hurkok
A mesterséges intelligencia rendszerek folyamatosan alkalmazkodnak az új adatokhoz és teljesítményeredményekhez.
Elengedhetetlen a változó környezetekhez és felhasználói igényekhez való alkalmazkodáshoz.
-  Miért fontos a visszacsatolás?
Javítja a mesterséges intelligencia kimeneteinek pontosságát és relevanciáját.
Összehangolja a mesterséges intelligencia viselkedését az emberi értékekkel és elvárásokkal.
Támogatja a hosszú távú tanulást és alkalmazkodóképességet dinamikus környezetben.
 
Optimális MI-rendszerek célja a hatékonyság, a pontosság és az elfogulatlanság maximalizálása az infrastruktúrától a vállalati automatizálásig.
Hatékonyság: Minimalizálja az erőforrás-felhasználást, miközben maximalizálja a kimenetet.
Pontosság: megbízható előrejelzéseket vagy döntéseket biztosít.
Skálázhatóság: Jól teljesít különböző környezetekben és munkaterhelések esetén.
Értelmezhetőség: Átláthatóságot biztosít a döntéshozatalban.
Etikai összhang: Kerüli az elfogultságot, biztosítja a méltányosságot és tiszteletben tartja a magánéletet.
Emberközpontú tervezés: Növeli a használhatóságot és a bizalmat az intuitív interfészek és a felelős viselkedés révén.
 
Példák az optimális MI-rendszerekre
A DeepMind AlphaFold Biology 3D-s fehérjeszerkezeteket jósol, forradalmasítva a gyógyszerkutatást
A DeepMind Gemini multimodális MI integrálja a szöveg, a kép és a kód megértését a fejlett érvelés érdekében
A Meta Llama nyelvi modellezés gyors, skálázható természetes nyelvi feldolgozást tesz lehetővé szuperszámítógépeken
Az Amazon Alexa Voice Commerce folyamatosan javítja a hangalapú vásárlást
A Cisco AI Security Cybersecurity intelligens fenyegetésészleléssel javítja az együttműködési kíber technológiát
A NASA Artemis III AI űrkutatás feltérképezi a Hold felszínét a jövőbeli küldetésekhez.
 
Az optimális MI-technológiák segítik a MI-nek a fejlesztését és teljesítményét 
1. Modelloptimalizálás
Hatékony betanítás: Az olyan technikák, mint a kvantálás, a metszés és az öntanulás, és más MI-t tanítása csökkentik a modell méretét és a betanítási időt.
AutoML: A MI-rendszerek más MI-ket is használnak a jobb modellek és hiper-paraméterek automatikus tervezéséhez.
2. Adathatékonyság
Szintetikus adatgenerálás: A MI valósághű betanítási adatokat hoz létre az adathiány leküzdésére.
Aktív tanulás: A modellek a leginformatívabb adatokat választják ki a tanuláshoz, csökkentve a címkézési költségeket.
3. Értelmezhetőség és hibakeresés
Magyarázható MI (XAI): Az olyan eszközök, mint a SHAP és a LIME, segítenek a fejlesztőknek megérteni a modelldöntéseket.
Elfogultságérzékelés: A MI-rendszerek méltányossági mutatókat használnak az elfogult viselkedés auditálására és korrigálására.
4. Skálázhatóság és telepítés
Peremhálózati MI: Optimalizált modellek korlátozott erőforrásokkal rendelkező eszközökön (telefonok, drónok, érzékelők) futnak.
Konténerizáció és vezénylés: Az olyan technológiák, mint a Kubernetes és az ONNX, leegyszerűsítik a telepítést a platformok között.
5. Biztonság és robusztusság
Támadó védelem: A MI-rendszerek optimális stratégiákat alkalmaznak a támadó támadások észlelésére és megakadályozására.
Adatvédelmet megőrző MI: Az olyan technikák, mint a föderatív tanulás és a differenciális adatvédelem védik a felhasználói adatokat a betanítás során.
6. Multimodális egységesítés
Egységes architektúrák: Az olyan rendszerek, mint a DeepMind Gemini rendszere, integrálják a szöveg, a kép, a hang és a kód megértését, így a MI sokoldalúbb és kontextus-tudatosabb.
7. MI tervezése MI-vel. A meta ciklus, a  legizgalmasabb alkalmazások némelyike ​​a MI-rendszerek más MI-rendszerek tervezését vagy fejlesztését foglalja magában:
Neurális architektúra keresés (NAS): A MI több ezer modelltervet vizsgál meg, hogy megtalálja a legjobbat.
Megerősítéses tanulás optimalizáláshoz: A MI-ügynökök megtanulják, hogyan hangolják más modelleket a teljesítmény érdekében.
Egy modell a saját előrejelzéseiből tanulva taníthatja önmagát.
 
Milyen módszerek vannak a rendszerek optimalizálására?
A rendszer optimalizálás olyan technikákat foglal magában, mint a folyamattérképezés, a gyorsítótárazás, az automatizálás és a visszacsatolási hurok elemzése a teljesítmény, a hatékonyság és a skálázhatóság javítása érdekében.
Folyamattérképezés Vizualizálja a munkafolyamatokat a szűk keresztmetszetek, redundanciák és hatékonysághiányok azonosítása érdekében. Ez segít tisztázni a szerepköröket és egyszerűsíteni a műveleteket.
Automatizálás Cserélje le az ismétlődő manuális feladatokat automatizált folyamatokkal szkriptek, botok vagy szoftvereszközök használatával. Ez növeli a sebességet és csökkenti az emberi hibákat.
Gyorsítótárazási stratégiák Használjon memórián belüli gyorsítótárakat, CDN-eket és többszintű gyorsítótárat a késleltetés és a háttérterhelés csökkentése érdekében. Rendeljen lejárati időket a tartalomtípus (statikus vagy dinamikus) alapján.
Adatszerkezet kiválasztása Válasszon hatékony adatszerkezeteket (pl. hash táblák, fák) a memóriahasználat és az elérési sebesség optimalizálása érdekében.
Visszacsatolási hurok elemzés Azonosítsa a megerősítő és kiegyensúlyozó hurkokat a rendszerdinamika megértéséhez és a stabilitás vagy növekedés érdekében szükséges módosítások irányításához.
 
 Rendszerszemléletű megközelítés
Kihasználási pontok azonosítása: nagy hatású apró változtatások eseté – például a szabályok, célok vagy információáramlások megváltoztatása a rendszeren belül.
Szimuláció és modellezés: Digitális másolatokat vagy szimulációkat használjon a változtatások tesztelésére, mielőtt azokat valós rendszerekbe implementálná.
Forgatókönyv tervezés: Jövőbeli feltételek előrejelzése és adaptív stratégiák kidolgozása a teljesítmény fenntartása érdekében bizonytalanság mellett.
 
 Mérnöki és technikai optimalizálás
CPU és memória finomhangolás: A folyamatok prioritásainak, a CPU affinitásának és a memóriahasználatnak (pl. puffer/gyorsítótár beállítások, swap konfiguráció) beállítása a teljesítmény javítása érdekében.
Tárolás optimalizálása: Gyorsabb tárolási megoldások (SSD a HDD helyett) használata, I/O műveletek optimalizálása és hatalmas oldalak konfigurálása a memóriaigényes feladatokhoz.
Skálázhatósági tervezés: Rendszerek építésze a növekedés kezelésére – a horizontális skálázás, a terheléselosztás és a mikro-szolgáltatások kulcsfontosságú stratégiák.
 Üzleti folyamatok optimalizálása: Lean és Six Sigma Alkalmazza ezeket a módszertanokat a pazarlás kiküszöbölésére, a variációk csökkentésére és az üzleti műveletek minőségének javítására.
Adatanalitika:  Metrikák és KPI-k használata a teljesítmény monitorozására és a folyamatos fejlesztés érdekében történő döntéshozatal irányítására.