Milyenek lesznek a mesterséges intelligencia (MI)
algoritmusai 2026-ban?
(2025 október)
2026-ban a mesterséges intelligencia algoritmusainak fejlesztői már az autonómiára, a személyre szabásra és a fenntarthatóságra fognak összpontosítani, a generatív modellek, feladatspecifikus ágensek és etikus irányítás kialakítása lesz a cél. 2026 -ban az MI túljutott a leggyorsabb fejlődési szakaszán, az inflexiós ponton*. Az algoritmusok 2028 -ban kevesebb emberi beavatkozással generálnak szöveget, képeket, videókat, zenéket és kódokat. A generatív modellek beépülnek az iparágakba, az egészségügyi diagnosztikától a szórakoztató iparig. pl. A 2023-ban alapított Poolside cég amerikai és párizsi irodákkal rendelkezik. Terméke a kódolás automatizálására fókuszál, kormányzati és védelmi alkalmazásokat célozva. A vállalat céljai azonban messzebbre mutatnak: általános mesterséges intelligencia (AGI) létrehozását tűzte ki, amely egy erősebb, egyelőre hipotetikus AI-forma, és olyan fejlettséget feltételez, amely az emberi teljesítőképességet is meghaladhatja.
Feladatspecifikus mesterséges intelligencia ágenseket fognak kiképezni konkrét feladatokra, mint az ügyfélszolgálat, a logisztikai optimalizálás vagy a jogi elemzés. Az előrejelzések szerint 2026-ra a vállalati alkalmazások 40%-a fogja ezeket az ügynököket használni, szemben a 2025-ös 5%-kal.
Önfejlődő szoftvereket írnak, az algoritmusok elkezdenek önalkalmazóak lenni, fejleszteni magukat a használati minták és a visszajelzések alapján, csökkentve a manuális frissítések szükségességét.
Az EU MI-törvényének 2026 augusztusi teljes hatálybalépésével a fejlesztők az átlátható és értelmezhető modelleket fogják előtérbe helyezni a megfelelőségi szabványok teljesítése érdekében, ami robusztusabb kockázatkezelési és irányítási keretrendszerekhez vezet a MI-rendszerekben. A szigorúbb adatvédelmi törvények miatt az algoritmusokat úgy tervezik, hogy helyi adatközpontokban működjenek, minimalizálva a határokon átnyúló adatáramlást és fokozva a biztonságot. Ahogy a modellek mérete növekszik, az energiafogyasztás lesz a szűk keresztmetszet. A fejlesztők az energiahatékony algoritmusokra és az egyedi chipek fejlesztésére fognak összpontosítani a káros környezeti hatások csökkentése érdekében.
A MI eszközből kreatív partnerré válik, segítve a felhasználókat az ötletelésben, a tervezésben és akár a munkafolyamatok megtárgyalásában is.
A fejlesztőknek fejlesztik a multimodális tanulást, a megerősítéses tanulást és az összevont tanulást, hogy intelligensebb, biztonságosabb és adaptívabb rendszereket építhessenek. A felhasználók olyan MI-t használhatnak, amely intuitívabbnak és személyre szabottabbnak érződik, legyen szó egy digitális asszisztensről, amely megjósolja a következő lépéseinket, egy kreatív motorról, amely adott stílusra szabott tartalmat generál. (MI válaszok.)
Hol és hogyan fog fejlődni a mesterséges intelligencia 2026-ban?
2026-ban a mesterséges intelligencia stratégiaibb erővé fog fejlődni – átalakítva az iparágakat, a mindennapi életet és a globális dinamikát. Iparágakon átívelően az MI beágyazódik az egészségügybe, a pénzügyekbe, a gyártásba, az oktatásba és a szórakoztatásba. Intelligensebb diagnosztikára, prediktív pénzügyi modellekre, autonóm gyárakra, személyre szabott tanulásra és mesterséges intelligencia által generált médiára számíthatunk. Várható a matematikai algoritmusok és módszerek szélesebb körű hozzáférhetősége és alkalmazása, pl. a teljes egészségtörténet analízisén alapuló életminőség javítás.
Az MI a képernyőkön túlra, a való világban is megjelenik, a humanoid robotok, autonóm járművek és intelligens infrastruktúra révén. A városok és a munkahelyek a fizikai MI-rendszerekre fognak támaszkodni. A robotok, drónok és önvezető járművek egyre gyakoribbak lesznek a logisztikában, a gondozásban és a várostervezésben. Az országok helyben ellenőrzött modellekbe és infrastruktúrába fognak befektetni, hogy csökkentsék a külföldi technológiától való függőséget és megvédjék az adataikat. A szoftvereket MI-vel fogják fejleszteni, területspecifikus nyelvi modelleket és célra épített számítási platformokat használva. Az autonóm ágensek, amelyek képesek döntéseket hozni, feladatokat kezelni és együttműködni az emberekkel, fogják működtetni a termelőeszközöket, a kiberbiztonsági védelmet és az ügyfélszolgálatokat. A vállalatok MI-ügynökök hálózatait fogják kiépíteni, amelyek összedolgoznak, együtt oldanak meg összetett problémákat, például a részlegek között dolgozó digitális csapatok között. A mesterséges intelligenciát védekező és támadó módon is használják majd – rendszerek védelmére és kibertámadások lebonyolítására.
A műholdak szerepe az MI-ben az adatgyűjtés, feldolgozás és automatizált döntéshozatal terén lesz. Az MI és a műholdak együttműködése forradalmasítja az űrkutatást, a földmegfigyelést, a kommunikációt és a biztonságpolitikát. Adatgyűjtés globális szinten: a műholdak hatalmas mennyiségű adatot gyűjtenek a Föld felszínéről, légköréről és óceánjairól, és az adatok alapvetőek az MI-algoritmusok betanításához, például időjárás-előrejelzéshez, környezeti változások nyomon követéséhez vagy mezőgazdasági elemzésekhez. Valós idejű feldolgozás és döntéshozatalban az új generációs műholdak már képesek a begyűjtött adatokat helyben, fedélzeti MI-rendszerekkel elemezni, ami lehetővé teszi például katasztrófahelyzetek gyors felismerését és azonnali válaszlépéseket. Képfeldolgozás és objektumfelismerés területén a műholdas képeken az MI képes automatikusan felismerni például erdőtüzeket, jégolvadást, városi terjeszkedést vagy katonai mozgásokat.
Kommunikációs rendszerek optimalizálásában a műholdas kommunikációs hálózatokban az MI segít a sávszélesség dinamikus elosztásában, a hibák automatikus javításában és a hálózati forgalom előrejelzésében. Az ürkutatás és navigáció területén az MI algoritmusok segítenek a műholdak pályájának optimalizálásában, az ütközések elkerülésében, valamint az űrmissziók tervezésében és irányításában. A NASA például gépi tanulást alkalmaz a Mars-küldetések során a terep elemzésére és a robotok navigációjára. A műholdak egyre inkább képesek önállóan működni, az MI segítségével felismerik a hibákat, újrakalibrálják magukat, és optimalizálják az energiafelhasználást.
Az MI-vel felszerelt műholdak segíthetnek a globális egészségügyi trendek feltérképezésében vagy a geopolitikai feszültségek korai felismerésében.
Az önvezető autók 2026-ban
2026-ra az önvezető autók várhatóan gyorsan terjednek, a szoftverek, a szenzortechnológia és a szabályozási támogatás jelentős fejlődése felgyorsítja az elterjedésüket a városok területein, és a kereskedelmi forgalomban. A Tesla teljes önvezető (FSD) bővítése azt tervezi, hogy önvezető szoftverét több millió járműbe vezeti be vezeték nélküli frissítések révén. A Tesla arra számít, hogy 2026 harmadik negyedévére a rendszere több amerikai városban is működni fog biztonsági sofőrök nélkül. Az Egyesült Államok és az Egyesült Királyság keretrendszereket vezet be az autonóm járművek gyorsított bevezetésére. Egyes biztonsági követelmények (például a visszapillantó tükrök) alól felmentést kaphatnak a teljesen autonóm modellek esetében.
A robotaxi térnyerése: az Egyesült Államok, Ázsia és Európa egyes részein városok kísérleti jelleggel alkalmazzák vagy bővítik a robotaxi szolgáltatásokat. Európában, amíg a tesztelés folyamatban van, az európai bevezetése lassabb a szigorúbb szabályozások és az erős tömegközlekedési alternatívák miatt. A szolgáltatások várhatóan egyre gyakoribbak lesznek a sűrűn lakott városi területeken, ahol nagy a teherszállítási igény is.
LiDAR vs. Radar: Továbbra is vita folyik arról, hogy melyik szenzor fog dominálni. A LiDAR nagy felbontású 3D-s térképezést kínál, míg a radar rossz időjárási körülmények között teljesít jobban. 2026-ra a választás a költségektől, a teljesítménytől és a felhasználási esettől függ majd, de a luxusjárművek előnyben részesíthetik majd a LiDAR-t, míg a tömegpiaci modellek a radart. Az önvezető rendszerek megerősítéses tanulást és többágenses szimulációt alkalmaznak az összetett forgalmi helyzetek és a kiszámíthatatlan emberi viselkedés kezelésére.
Elektromos hajtású taxiflották elterjednek, a legtöbb új önvezető jármű elektromos lesz, összhangban a globális dekarbonizációs célokkal. Olyan cégek, mint a Nissan és a Wayve, mesterséges intelligenciával hajtott elektromos járműveket tesztelnek pl. Tokióban, a kereskedelmi forgalomba hozatal várhatóan 2027-re indul. A globális önvezető járművek piaca várhatóan 2029-re eléri a 114,5 milliárd dollárt, az önvezető elektromos járművek gyártói pedig várhatóan 40 milliárd dolláros értéket fognak termelni 2030-ra.
215 mm a hosszú chip (https://hvg.hu/tudomany/20190822_cerebras_systems_mesterseges_intelligencia_chip_mag)
*
Az egyszerű trendbecslő módszerek lineáris, exponenciális, logisztikus görbék paramétereit számítják regresszióval. A logisztikus trendfüggvények olyan növekedési modellek, amelyek a növekedés lassulását és egy felső korlát elérését írják le, inflexiós pont a jellemező, és magukban foglalják a Verhulst-féle, a Pearl–Reed-féle és a Gompertz-függvényt is. Ezek a függvények széles körben alkalmazhatóak, például népességnövekedés, technológiai diffúzió vagy fertőző betegségek terjedésének modellezésére, ahol kezdetben gyors növekedés, majd egyre lassuló növekedés figyelhető meg, míg végül stabilizálódik a folyamat. A logisztikus trendfüggvények matematikai modellek, amelyek egy adott populációban, erőforrásban vagy jelenségben a kezdetben gyors, majd lassuló, végül pedig a telített növekedést írják le, jellegzetességük az inflexiós pont, ahol egy egyenes érintő metszi a görbét. A növekedés sebessége a telítettségi szint felé közeledve csökken.
A várható növekedés gyakran logisztikai görbét (https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function) követ, mint a folyamatok általában a természetben. Számos természeti folyamat úgy zajlik le, hogy az időben, egy kezdeti értéktől gyorsulva indul, majd lassulva közeledik a végső állapotig.
Logisztikus görbe szerinti fejlődés, 2024-2025-ben az origó felett van az inflexiós pont, közel az évek függvényében.
(az infelxiónál a leggyorsabb az emelkedés, https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_function)
A legismertebb logisztikus görbe egyenlete igen egyszerű: 1/( 1 + exp (-kt) ), ahol az idő, t = 2,4,6,..az ábrán. A függőleges tengelyen a szintemelkedés a maximummal normált értéke -néha % ban- olvasható le, és k egy illesztő paraméter. A görbe alatti terület igen egyszerűen számítható kt függvényében: ln ( 1 + exp(kt) ). Nehezebb kérdés a maximum és k becslése, számítása, azaz a skálázás. A nevezetesebb logisztikai görbék több paramétert használnak.
A deriváltja f(t) (1-f(t) ), továbbá a görbe maximális meredeksége, és az egyenes meredeksége a t=0 helyen 0.25. Kb. 2025-2026-ban tart az MI az inflexiós, a leggyorsabban fejlődő szakaszban. **
Elkészült a világ legnagyobb chipje, 400 000 magot tartalmaz (https://hvg.hu/tudomany/20190822_cerebras_systems_mesterseges_intelligencia_chip_mag):
ami nagy lökést adhat a mesterséges intelligenciával kapcsolatos kutatásoknak. A Cerebras új, egy iPadnél is nagyobb chipjénl a lapka méreténél már csak a teljesítménye meghökkentőbb. A szokásosnál sokkal nagyobb (és teljesítményű) kompúter chipet mutatott be a Cerebras, amely úgy vélekedik, a mesterséges intelligenciával végzett kutatások terén le vagyunk maradva. Hogy a folyamatot gyorsítani tudjuk, a kaliforniai székhelyű cég egy hatalmas lapkát készített. A számítástechnikában, és a mobiliparban használt áramkörök kisméretűek, hogy a chipeket könnyebben elhelyezhessék a szerkezetben, amelyet működtetni fognak. Így azonban a lapkák teljesítménye is csökken(het), szemben egy nagyobbakkal, amelyekre sok mag építhető. Ez a gondolat vezérelte a Cerebras mérnökeit, amikor elkészítették az a tabletnyi új chipjüket. A vállalat szerint a nagy méret lehetővé teszi, hogy a lapkán 400 000 mag foglaljon helyet, melyek mind összeköttetésben állnak a szomszédossal. Csak érdekességként: a ma legerősebb processzorokban ennek töredéke, 30 mag található. A fő cél a gépi tanulásra szánt idő csökkentése, illetve komplex feladatok összehangolása. A Cerebras szerint a lapka a máskor hónapokig tartó adatfeldolgozást ugyanis (állítólag) percek alatt képes elvégezni. Ekkora lapka kiszolgálásához különleges infrakstruktúrára van szükség, a költségekről már nem is beszélve.
Új MI chipek (https://content.techgig.com/technology/ai-chips-2025-top-processors/articleshow/124950841.cms): AWS Trainium2: Akár 83,2 petaflops teljesítményt nyújt a felhőalapú MI-képzéshez. Az Apple, Google, AMD: Mindegyikük új chipekkel rendelkezik, amelyek a peremhálózati eszközöket és az LLM-munkaterheléseket célozzák meg, az energiahatékonyságra és a skálázhatóságra összpontosítva.
A Qualcomm nemrégiben bemutatott két új, nagy teljesítményű MI chipet – az AI200-at és az AI250-et –, amelyek az Nvidia és az AMD kihívására készülnek az adatközpontok piacára, a chipek generatív MI-kre vannak optimalizálva, és 2026-ban, illetve 2027-ben kerülnek forgalomba. AI200 és AI250 chipekről: a Qualcomm új chipjeit MI-következtetésre tervezték, ami azt jelenti, hogy nem az MI-k betanítására, hanem az MI-alkalmazások futtatására vannak optimalizálva.
Memória és teljesítmény: Az AI200 kártyánként akár 768 GB LPDDR memóriát is támogat, ami lehetővé teszi a gyors és hatékony generatív MI-feldolgozást.
A lépés a Qualcomm átállását jelzi a mobil chipekről a rack méretű MI-infrastruktúrára, amely közvetlenül versenyez az Nvidiával és az AMD-vel.
A Google beágyazott MI-funkciókat tesztel a Chrome-ban, mint például a szöveg képpé generálása és a többlépéses érvelés a Gemini modelljével, melyek nem fizikai chipek, hanem MI-alapú böngészőfejlesztések, amelyek a felhasználói feladatokhoz chipszerű viselkedést utánozzák.
Az NVIDIA összefogott a Dataikuval az AI Factory Accelerator elindításában, amely az NVIDIA hardverét a Dataiku irányítási eszközeivel ötvözi. Cél, hogy segítsen a vállalatoknak a MI-projektek prototípustól a gyártásig terjedő skálázásában, különösen a pénzügyi szolgáltatások területén.