A Ray Kurzweil mellett legismertebb transzhumanista gondolkodó, az Oxford Egyetemen tanító Nick Bostrom a 2014-es Szuperintelligenciával vált világhírűvé, de az ő nevéhez fűződik a sok vitát kavart szimulációelmélet is (akár a Mátrixhoz hasonló szimulációban is élhetünk, csak nem tudunk róla). Legújabb kötete a Szuperintelligencia-vaskosságú 2024-es Deep Utopia: Life and Meaning in a Solved World (Mélyutópia: Élet és jelentés egy megoldott világban) közel hatszáz oldal, és – ahogy a szerzőtől megszoktuk – nem könnyű olvasmány.

Különleges és provokatív munka, Bostrom nem a megszokott disztópia vagy technológia-szakmai kézikönyv megközelítést alkalmazza, hanem filozófiai és spekulatív kérdésekre igyekszik választ adni egy lehetséges, a legtöbb komoly kihívás (szegénység, betegségek, munka és korlátozott munkahelyek) megoldása utáni jövőről. Fiktív előadás-sorozat, az öreg Bostrom tanít, diákjai kérdeznek, de tartalmaz filozófiai eszméket illusztráló parabolákat, történeteket és allegóriákat is. A klímaváltozás „megoldható instrumentális probléma”, nem végső civilizációs kérdés, és a mélyutópia csak azt követően jön el, ha sikeresen menedzseltük. Belépési feltétel, nem főtéma, viszont egy „klímastabil”, békés és bőséges világ is lehet egzisztenciális kudarc. Mit kezdünk egy ilyen világgal?

Bostrom a sci-fi szemléletű eszmefuttatást a filozófia klasszikus kérdéseivel köti össze, például mit jelent céltudatosan élni, ha nincsenek valódi kihívások? Mivel a technológia mindent elvégez helyettünk, a poszt-instrumentális állapotban az emberi munka és erőfeszítés elavult, így az élet értelme is megváltozott – az élmény nem célhoz kötött, hanem belső. A valóságunkat tartalommal megtöltő értelmes élet különféle lehetőségekben, önként vállalt elköteleződéseken keresztül valósítható meg: kreativitás, kapcsolatok, játék és felfedezés, esztétikai élmények vagy „transzcendens célok.” Az értelmes tevékenységeket önmagukért végezzük (azért, mert jók), és nem instrumentálisak (nem azért, hogy…).      

A könyv központi gondolata, hogy ha valaha elérjük a technológiai érettséget, azt a szintet, ahol emberi erőfeszítésre már alig van szükség, mi marad a boldogságból, céltudatosságból, az élet értelméből. A nagy filozófiai kihívás a szuperintelligencia és a teljes automatizáció korában, hogy instrumentálisan feleslegessé válva – ami nem katasztrófa, hanem egzisztenciális váltás – értelmet, érdekes tevékenységeket és elköteleződést kell találnunk. A munka elvesztése, nem azonos az értékek elvesztésével, bár felmerülhet a „ha az MI mindent jobban csinál, akkor miért van az ember” kérdés, csakhogy a mesterséges intelligencia feladatoptimalizáló, míg a Homo sapiens értéktapasztaló, és ez óriási különbség a két létforma között. Mi nem vagyunk skálázhatók, optimalizálhatók, lecserélhetők, és pont ezért hordozunk értéket. Véletlenszerűségek, nem csökkenthető zaj vagyunk a rendszerben. Az univerzális optimalizáló MI legnagyobb kockázata nem a rossz optimalizálás, hanem hogy esetleg tökéletesen optimalizál egy üres célfüggvényt. Az ember értéke hasznosság helyett az átélésből, tudatosságból, értékhordozásból fakad. Egy szuperintelligens rendszer lehet tökéletes problémamegoldó, de az emberi tapasztalat nem válik irrelevánssá.

Az unalom vagy a nihilizmus valódi veszély, de nem szükséges kimenet. Akkor jelennek meg, ha az értelmet kizárólag küzdelemből vagy hiányból eredeztetjük, de ez pszichológiai beidegződés, és nem filozófiai szükségszerűség. Az emberi elme képes új értékformákhoz alkalmazkodni, mélyebb, finomabb jelenségekre hangolódni. Olyan, mint amikor valaki először szabadul fel az állandó stressz alól: előbb ürességet, később viszont mélyebb életminőséget érez.

Az értelmes élethez nem feltétlenül valódi „nehézség”, hanem strukturált kihívás kell. Mások a külső, a szükségszerű nehézségek (betegség, szegénység) és mások az önkéntes, játékos kihívások. A megoldott világban is lehetnek szabályok, mesterséges korlátok, „játékterek” (sport, művészet, tudományos felfedezés).

Az élet értelmére valószínűleg nincs egyetlen objektív válasz, Bostrom inkább érték-térképeket, jelentés-ökoszisztémákat, lehetőségeket kínál. A mélyutópia nem uniformizál, különböző emberek különböző jelentéseket találhatnak benne, és nem nihilista, nem dogmatikus, hanem pluralista és nyitott.

2025. júliusban egy, a NASA által finanszírozott, Chilében működő teleszkóppal dolgozó kutatók rendkívül ritka dolgot vettek észre: rejtélyes, azóta 3I/ATLAS néven emlegetett objektum túl gyorsan haladt át a Naprendszeren ahhoz, hogy a Nap gravitációja magához vonzza.

A nemzetközi csillagászközösséget lenyűgöző 3I/ATLAS a Naprendszeren áthaladó harmadik észlelt csillagközi objektum. Bár rengeteg adat utal arra, hogy természetes üstökös, a Harvard Egyetem izraeli-amerikai sztárcsillagásza, Avi Loeb szerint fennáll a lehetőség, hogy földönkívüli civilizáció által küldött idegen tárgyról van szó.

A tudós ugyan elismerte, hogy minél többet tudunk meg róla, annál kisebb az „alien objektum” valószínűsége, de ennek ellenére tovább vizsgálják az élet bármilyen jele után kutakodva.

Legközelebb, „mindössze” közel 250 millió kilométerre, december tizenkilencedikén került a Földhöz. Földönkívülieket kereső projekt tudósai a világ legnagyobb egytányéros rádióteleszkópját irányították rá, majd kijózanító eredményeket közöltek: az űrtávcső semmilyen földönkívülinek tűnhető jelet nem sugárzott, nem észleltek mesterséges rádiójel-kibocsátást.

„Összegezve, a 3I/ATLAS továbbra is természetes asztrofizikai folyamatoktól elvárt módon viselkedik. Ennek ellenére, a csillagközi objektumok ritkasága miatt rendkívül érdekes megfigyelési célpont” – áll a közleményükben. Jellegzetesen üstökösökre illő sajátosságokat mutat.

Loeb továbbra is dokumentálja az objektum „anomáliáit”: szokatlanul nagy feltételezett méret, furcsán finomhangolt pálya, mindössze néhány tízmillió kilométernyi távolságban volt/lesz a Marstól, a Vénusztól és a Jupitertől. Az adatok azonban arra utalnak, hogy a 3I/ATLAS nem más, mint egy nagyrészt széndioxidból és vízjégből álló hatalmas hógolyó, és nem egy másik csillagrendszerből küldött alien szonda.

Ha az lenne, nem állna érdekében, hogy legközelebb kerülve a Földhöz, kapcsolatba lépjen velünk? Bolygónk épp elég rádiójelet ad ki, és eléggé kitűnhet az élettelennek tartott környező térből.

Loeb saját skálát dolgozott ki alien csillagközi objektumok valószínűségének számszerűsítésére. A nulla természetes jeges kőzet, a tíz megerősített földönkívüli technológiai megoldás. A 3I/ATLAS négyes nála, és újabb adatok (több hónapig eltartó) aprólékos elemzéséig nem változtat a számon.

A közvéleményben az a kép él az általános mesterséges intelligenciáról (artificial general intelligence, AGI), hogy a számítógépek ugyanolyan intelligenssé válnak, mint az ember, és képesek lesznek elvégezni a legtöbb vagy az összes tudományos munkát.

A gépitanulás-szakértő Andrew Ng új tesztet – új Turing-tesztet – javasol a gépi intelligencia megítélésére. 

 „A tesztalany, legyen az számítógép vagy képzett szakember, hozzáférést kap egy internet-eléréssel és olyan szoftverekkel rendelkező számítógéphez, mint egy webböngésző és a Zoom. A bíró többnapos élményt tervez a tesztalany számára a számítógép közvetítésével a munkafeladatok elvégzéséhez. Például az élmény állhat képzési időszakból (mondjuk, hívásközpont-operátorként), amelyet a feladat elvégzésére (hívások fogadására) való felkérés követ, folyamatos visszajelzéssel. Ez tükrözi azt, amit egy teljesen működőképes számítógéppel (de webkamera nélkül) rendelkező távmunkástól elvárnának. Egy számítógép akkor teljesíti a Turing-AGI tesztet, ha a munkafeladatot ugyanolyan jól elvégzi, mint egy képzett ember” – írja Ng.

Sokak szerint egy valódi AGI átmenne a teszten, és ha tényleg annyira intelligens, mint mi, akkor ez így is lesz.

Új tesztre pedig azért van szükség, mert az AGI ma már inkább divatszó, semmint pontos jelentéssel rendelkező kifejezés. Racionális megközelítésben bármilyen ember által elvégzett szellemi munkát abszolváló MI, csakhogy a fejlesztésben érintett üzleti szereplők túl gyakran elmondják, hogy most már tényleg – fél, egy, két éven belül – jön az AGI, ám az ilyen kijelentésekkel a mérce automatikusan alacsonyabbra megy le.

A definícióbeli eltérések azért károsak, mert azt a benyomást keltik, hogy az MI erősebb, mint a valóságban. Mindenkit félrevezetnek, vállalatvezetők az egy-két évre prognosztizált „eljövetel”, a hype alapján feleslegesen fektethetnek be súlyos összegeket elvileg mindent, a valóságban sokkal kevesebbet megoldó technológiákba. Egy MI-nek nem a bírát kell megtévesztenie – márpedig az eddigi megmérettetéseknek ez volt a lényege –, hanem gazdaságilag hasznos tevékenységet, munkát kell végeznie. Ng tesztje pontosan az erre alkalmas mesterséges intelligenciákat azonosítaná.

A mostani legtöbb benchmark tesztsorát előre meghatározzák, a fejlesztők pedig a tesztsorokra finomhangolhatják modelljeiket. Ráadásul ezek a tesztek csak az intelligencia csekély részét vizsgálják. Az újban viszont a bíró szabad kezet kap, improvizálhat is, és értelemszerűen senkivel nem közli előzetesen, hogy miről is lesz szó.

Ilyen teszttel megelőzhetők a hype miatti túlzott elvárások, lufi kipukkadások, MI-telek. Realistább utat kövezne ki az AGI felé. És annak ellenére, hogy például esetleg az összes modell megbukna, ugyanezek a modellek hasznos alkalmazásokban ténykedhetnek. Ha pedig valamelyik átmenne rajta, akkor a valóságban, és nem fejlesztői prognózisokban jutnánk el az AGI-szintig.

2026 elején mesterségesintelligencia-eufória jellemzi a globális részvénypiacokat. Arról az eshetőségről viszont megfeledkezni látszanak, hogy részben a technológiai beruházások hatására megugorhat az infláció.

Az amerikai részvényindexeken a 2025-ös bevétel feléhez, tetemes nyereséghez hét technológiai csoport járult hozzá. Az MI és a monetáris lazítás iránti lelkesedés közben az európai és az ázsiai részvényeket is rekordmagasságokba repítette.

2026-ban az USA-ban, Európában és Japánban a kormányzati ösztönzők és az MI szárnyalása várhatóan továbbpörgeti a globális növekedést. Ez viszont az infláció újbóli felgyorsulásához vezethet. A központi bankok befejezhetik kamatcsökkentő ciklusaikat, és fékezhetik az MI-től megszállott piacokra tartó könnyű pénzáramlást. 

Szigorúbb pénzügyi helyzettel csökkenne a spekulatív technológiák iránti étvágy, nőnének az MI-projektek finanszírozási költségei, kisebb lenne a techcsoportok profitja és részvényárfolyamai – nyilatkozta Trevor Greetham, a Royal London Vagyonkezelő egyik vezetője.

A hiperskálázók (Alphabet, Meta, Microsoft) több-billió dolláros adatközpont-építési versenye szintén inflációnövelő hajtóerő, mert a központok irdatlan tempóban emésztik fel az energiát és a chipeket.

„Mivel a chipek és az energia költsége is inflálódik, az előrejelzések alapján a költségek emelkednek, és nem csökkennek” – jelentette ki Andrew Sheets, a Morgan Stanley stratégája. Szerinte az amerikai fogyasztói árinfláció 2027 végéig a Federal Reserve kétszázalékos célja felett marad. Egyik legfőbb okként az MI-be történő jelentős vállalati beruházásokat említi.

Fabio Bassi, a J.P. Morgan eszközalapú stratégiájáért felelős vezetője szerint a javuló amerikai munkaerőpiac, a gazdaságélénkítő kiadások és a már végrehajtott kamatcsökkentések az inflációt a chipek árától függetlenül is a cél felett tartanák, Az Aviva Investors központi bankok kamatcsökkentési ciklus-befejezésében, a kamat esetleges emelésében látja a fő piaci kockázatot. Az árra nehezedő nyomás az MI-beruházások, valamint az európai és japán kormányzati ösztönző kiadáshullámok miatt egyre nő.

Tőzsdei korrekcióra ugyan még ne számítsunk, de egyes befektetők igyekeznek kiszállni a sokkra érzékeny adósságpiacokból. A növekvő költségek és a potenciális MI-túlköltekezés miatt egyes piacokon az idegesség korai jelei érzékelhetők, múlt hónapban például az Oracle és a Broadcom részvényei is estek.

A Deutsche Bank számításai alapján az MI-adatközpontok beruházási kiadásai 2030-ra elérik a négybillió dollárt, és a projektek gyors megvalósulása a chipek és az áramellátás szűk keresztmetszetéhez vezethet, amivel tovább nőnek a beruházási költségek.

George Chen, az Asia Csoport tanácsadó cég partnere szerint a megugró költségek és a fogyasztói árak inflációjával drágábbak lesznek az MI-projektek, ami a mesterséges intelligencia finanszírozásának újragondolására késztetheti a befektetőket. 

Csökkenhet a szektor felé áramló pénz mennyisége.

Az utazási és a turisztikai szektor mindig a technológiákra reagálva fejlődött. Az online foglalástól kezdve az ár-összehasonlító platformokig, az infokommunikáció átalakította a légitársaságok, a hotelek és a túraszervezők munkáját. Az MI, az ágensek, az automatizáció, az adatvezérelt fenntarthatóság és az immerzív digitális élmények további fontos változásokat hoznak.

Az MI-ágensek többek a bejáratott MI-asszisztens élménynél. Proaktívan optimalizálják, valósidejű változásokhoz, például késésekhez vagy az éppen aktuális időjárásjelentéshez adaptálják, a fogyasztóra összpontosító ágensalkalmazások személyre szabják a felhasználói élményt.

A szállással összefüggő változások középpontjában a láthatatlan automatizáció áll, robotokkal, dolgok internetével (IoT), MI-vezérelt prediktív analitikával közelebb kerülünk az „okos hotel” koncepció megvalósulásához.  A Marriott például bevezette a mesterséges intelligencián alapuló takarításütemezést, az Accor a vendégek preferenciáinak (világítás, hőmérséklet, média-elérhetőség stb.) megfelelő „okos szoba” elképzelést, Japánban pedig létezik már robotok által működtetett szálloda.

A virtuális és a kiterjesztett valóságnak (VR, AR) köszönhetően hotelszobákban headsetekkel teljes rekreációs élményekben részesülhetünk, hajókázhatunk, turisztikai látványosságokban gyönyörködhetünk anélkül, hogy kilépnénk a bejárati ajtón. Ezeknél azonban még praktikusabb, hogy például az Expedia és a Booking.com már lehetővé teszi az előzetes immerzív szoba-megtekintést, és más szállásfoglaló platformok is dolgoznak digitális ikreken. Ezeknek a technológiáknak köszönhetően az utazó jó előre megtervezhet mindent.

Két-három év alatt milliók szokásává vált, hogy generatív MI-eszközöket használnak útitársként: étlapot fordítanak, látnivalókat keresnek, ismeretlen városokban navigálnak velük. Nélkülözhetetlenné váltak a chatbotok. A turisztikaipar szereplői számára ez azt is jelenti, hogy a hagyományos marketingcsatornák, például a keresőmotorok és a közösségi média kevésbé relevánsak, alkalmazkodniuk kell az új viszonyokhoz, új stratégiákat kell kidolgozniuk szolgáltatásaik megjelenéséhez.

Az MI-nek köztudottan megvannak a környezeti költségei, ugyanakkor a turisztika a hulladék és a széndioxid csökkentésére, a hatékonyabb működésre is képes használni a technológiát. Segítségével a nagy utazási, szállásfoglaló platformok lehetővé teszik, hogy felhasználóik környezettudatos döntéseket hozzanak. Légitársaságok MI-vel optimalizálnak repülési útvonalakat, minimalizálják az ágazat globális felmelegedéshez való „hozzájárulásának” harmincöt százalékát kitevő kondenzcsíkokat. Intelligens kukákkal kevesebb a konyhai szemét, egyes üdülőközpontok pedig kizárólag megújuló energiákkal működnek. A zöld technológiák újszerű felhasználása napról napra fontosabb, és a közeljövő egyik legmarkánsabb trendje lesz.

Nagyobb szállodaláncok (Marriott, CitizenM, Yotel, Accor) biometrikus megoldásokkal – arcfelismeréssel, ujjlenyomat-szkennerekkel – igyekeznek zökkenőmentessé tenni a bejelentkezést, szoba-hozzáférést és a fizetést.

Egyes nyugdíjas közösségekben az idősek virtuálisvalóság-headsetet használnak úti célok felfedezéséhez, gyermekkori környezetük felidézéséhez, együtt pedig magával ragadó, immerzív élményeket osztanak meg egymás között. Cégek, például az amerikai Rendever (Somerville, Massachusetts) többszáz személyes közösségben használható, beszélgetéseket, a kognitív stimulációt és az érzelmi elköteleződést ösztönző programokat kínálnak.

A kaliforniai Los Gatos The Terraces idősközösségének sok tagja betöltötte már a nyolcvanadik, sőt, a kilencvenedik életévét is, a VR-technológiával viszont – egymás mellet ülve – pillanatok alatt Európába utazhatnak, elmerülhetnek az óceán mélységében, kalandos expedíciókon vehetnek részt. A 3D programokat a Rendever válogatta össze, és a gyakran és nem alaptalanul elszigetelőnek tartott technológiát jobb közösségi kapcsolatok kiépítésére használta fel sikeresen.

Egyes felhasználók évtizedek óta most látták először gyerekkoruk, ifjúságuk megszokott közegét, egyikük például New York City-be, egész pontosan Queensbe „látogathatott vissza.” Elmondta utána, hogy az „utazás” nemcsak a visszatérésről, az újra ottlétről, hanem az így felidézett emlékekről is szólt.

A közösség tagjainak nagy része nem hagyja már el a komfortzónáját, a headset viszont új lehetőségeket kínál nekik, és az eddigi tapasztalatok alapján valóban élvezik.

A The Terraces egyik munkatársa arról számolt be, hogy amint egy VR-élmény híre elterjed, a „beavatatlanok” közül többen elég kíváncsivá válnak, és kipróbálják, pedig alkalmasint például a közösségben népszerű társasjátékokról maradnak le miatta.

„Beszélgetésindító számukra, valóban összeköti az embereket. Segít bizonyos hasonlóságokra és érdeklődési körökre ráébresztő hidat képezni közöttük. A mesterséges világot valósággá változtatja” – nyilatkozta Marshall a Rendever az időskori elszigeteltség enyhítését, megszüntetését célzó VR-programjáról.

Több tanulmány kimutatta, hogy a korlátozott megtekintési formátumban bemutatott VR-programok segíthetnek időseknek kognitív funkcióik fenntartásában és javításában, csiszolják az emlékezetüket, segítenek a társas kapcsolatokban. Szakértők ugyanakkor azt is hangsúlyozzák, hogy a technológia tevékenységek hasznos kiegészítője lehet, viszont nem helyettesítheti azokat, és a képernyők előtt töltött időt is elővigyázatosan kell beosztani.

2025-ben sem lassult le a mesterségesintelligencia-fejlesztések tempója, egyik modellváltozat jött ki a másik után, elterjedtek az ágensek, mainstream lett a multimodalitás, jól teljesítettek az érvelő-következtető MI-technológiák, fokozódott az amerikai-kínai versenyfutás.

Andrew Ng The Batch online periodikájának Data Points csapata hat megoldást, trendet emelt ki: vibe kódolást, ágensalapú kódolást, ágensek számítógép feletti kontrollját, böngészők háborúját, médiagenerálást, ágenses információ-kinyerést.

Az első a vibe kódolás, egy MI által támogatott szoftverfejlesztési technika, magát a kifejezést (vibe coding) az OpenAI és a Tesla korábbi kutatója, a szlovák származású Andrej Karpathy találta ki 2025. februárban. A nagy nyelvmodelleken (LLM) alapuló megközelítés lényege, hogy a fejlesztő manuális kódírás helyett természetes nyelvű leírást ad meg, amiből az MI kódot generál. A technika mindenki számára könnyebbé teszi a szoftverfejlesztést, az erre alapuló cégek (Lovable, Bolt) felhasználóik, telepített alkalmazásaik számában és bevételeikben egyaránt gyorsan növekedtek. Egyszerű webes alkalmazásokkal kezdődött, tapasztalt programozókat is vonzó egyre kifinomultabb eszközökkel folytatódott. Andrew Ng szerint a kifejezés félrevezető, és ma már Karpathy sem tartja elég jónak a technikát.

Az ágensalapú kódolás a második, amelyet az Anthropic ágenses kódolásra használt Claude Code-ja segített definiálni, jelezve az irányt: fájlok olvasása, webes keresés, több fájl szerkesztése egyazon kódbázison keresztül. A Cline a nyílt forrású alternatíva, míg az ágensek felhőben futtatását az OpenAI Codexe népszerűsítette. A Google és a Cognition a Windsurf felvásárlásával szállt bele a versenybe.

Szintén meghatározó jelenség volt, hogy egyes ágensek átvették a számítógép feletti kontrollt. Az Operator (OpenAI) januárban debütált, a szingapúri Manus tavasszal lett virális. Az Anthropic és a Google saját változatokkal álltak elő, fejlesztők világszerte a Microsoft nyílt forráskódú AutoGen projektjére építve dolgoztak ki egyre hatékonyabb számítógép-használatra alkalmas ágensflottát.

Elkezdődött – folytatódott? – a böngészők háborúja, több startupnak kezd elege lenni a Google Chrome uralmából. Korábbi alkalmazásaikat mesterséges intelligenciával bővítették, jött a ChatGPT Atlas és a Perplexity Comet, míg a Google egyre többet épít a Gemini MI-ből a Chrome-ba. Egyelőre nem látszik, ki lesz a győztes.

Mozgóképek, virtuális/szintetikus világok teremtése volt az ötödik nagy trend, olyan főszereplőkkel, mint a Google gyorsan népszerűsödő Nano Bananaja és Banana Proja (az újabb változat), a versenytársak termékeinél sokoldalúbb és realisztikusabb képszerkesztője, valamint az OpenAI Sora 2-je és a kínai alternatíva Kling 2.

Az információ-kinyerést szintén az ágensek határozták meg. A Google Deep Researche (Mélykutatás) az egész internetet átnézi, hogy aztán bármilyen témáról készíthessen dokumentum hosszúságú elemzést. A Cognition DeepWiki-je GitHub adattárakat alakít át szoftverfejlesztők oktatóanyagaivá.

Közel öt év marsi tartózkodás alatt a NASA Perseverance terepjárója mintegy negyven kilométert tett meg. A kutatócsoport folyamatosan teszteli a jármű tartósságát, miközben új tudományos felfedezéseket gyűjtenek össze egy eddig nem vizsgált területről, a Báj taváról (Lac des Charmes). 2026-ban kőmintákat fog keresni a térségben.

A Perseverance elődjéhez, a Mars más régióját 2012 óta tanulmányozó Curiosity-hez hasonlóan hosszútávra készült. A jármű részeit a Földön tesztelik, hogy az idő múlásával egyre hatékonyabb legyen. 2025 nyarán tanúsítványt adtak ki arról, hogy a Perseverance kerekeit forgató aktuátorok legalább további hatvan kilométer megtételére alkalmassá teszik a gépet. A hasonló féktesztek szintén folyamatban vannak.

Az elmúlt két évben a mérnökök alaposan kiértékelték a jármű majdnem mindegyik alrendszerét, és arra a következtetésre jutottak, hogy minimum 2031-ig működőképesek.

A Perseverance lényegesen több autonóm képességgel rendelkezik, mint a korábbi marsjárók. A gép négy óra és huszonnégy perc alatt mintegy négyszáz métert, az eddigi ottani járművek közül a legnagyobb távolságot és mindezt szinte teljesen egyedül (azaz földi irányítók nélkül) tette meg egyetlen marsi napon.

A NASA mérnökei elmondták, hogy ugyan aprólékosan megtervezik minden egyes napját, amikor viszont elindul, magára van utalva, és reagálnia kell a terepen váratlanul megjelenő akadályokra.

A Továbbfejlesztett Autonóm Navigáció (ENav, Enhanced Autonomous Navigation) eszköz akár tizenöt méterrel a marsjáró előtt képes felderíteni potenciális akadályokat és veszélyeket, és automatikusan az elkerülésükre tervezi a gép mozgását. Ezzel a teljesítménnyel is jelentős mértékben túlszárnyalja az elődeit.

A misszió több mint kilencven százalékában az önvezető rendszerekre támaszkodott, és így lehetővé vált minták széles skálájának gyors gyűjtése – közölték a kutatók.

Mivel a jövőben emberek jutnak el a Holdra, sőt valószínűleg a Marsra is, a nagy távolságokon önvezetésre képes járművek egyre fontosabb eszközzé válnak ismeretlen környezetek felfedezéséhez.

Egy éve ilyenkor az MI-modellek csak akkor hajtották végre a „gondolkodj lépésről lépésre, indokold meg az érvelésedet, dolgozz visszafelé a választól” érvelési stratégiákat, ha így promptoltuk őket. Ma már a legtöbb új nagy nyelvmodell (LLM) magától értetődően alkalmazza ezeket, feladatok széles skáláján javítva a teljesítményt.

Az OpenAI vezette be az – ágensszerű érvelési munkafolyamaton alapuló – első érvelő-következtető, tehát „gondolkodó” modellt, az o1-et, 2025. januárban pedig a kínai DeepSeek R-1-e mutatta meg, hogyan épülnek fel ezek a képességek. A matematikai és a kódoló teljesítmény azonnal javult, a kérdésekre pontosabb válaszok érkeztek, javulnak az MI-vel működő robotok, gyorsan fejlődnek az MI-ágensek.

Japán és Google-kutatók 2023-as A nagy nyelvmodellek nulla esélyes érvelők (Large Language Models Are Zero-Shot Reasoners) tanulmányában jelent meg először a promptolás „lépésről lépésre” történő kiegészítése. Rájöttek, hogy ezeknek a szavaknak a manuális hozzáadásával javul az output. Aztán mások is, ráadásul mindezen túl még arra is, hogy a képességet modellekké képezhetik, és ez, valamint egyéb érvelési stratégiák explicit promptolás nélkül is alkalmazhatók. A megerősítéses tanulással történő finomhangolás a kulcs: ha egy előre betanított LLM-et jutalmaznak a helyes outputért, akkor előbb „átgondolja” a dolgokat, és csak utána generál kimenetet.

Az első érvelő-következtető modelleket matematikai problémák megoldására, tudományos kérdések megválaszolására, teszteken átmenő kódok generálására tanították be. Miután elsajátították a számológépek, keresőmotorok és más eszközök használatát, még jobb teljesítményre lettek képesek, multimodális megértés-teszteken, akár száz területet átfogó technikai szakértelem megmérettetéseken teljesítettek egyre jobban. A megerősítéses tanulással trenírozott robot-cselekvőmodellek nyolc százalékkal javultak, és az új modellek az ágensek képességeit is növelik, például valóvilágbeli problémákat gyorsabban orvosló algoritmusok készíthetők velük.

Ugyanakkor lehetséges az is, hogy az érvelő-következtető modellek mégsem annyira racionálisak, mint amennyire annak tűnnek. Elképzelhető, hogy a komplexitás bizonyos szintjét meghaladó puzzle-ok megoldására alkalmatlanok, vagy a lépések között kihagynak a következtetésben kulcsfontosságú információkat. Például a promptban és az outputban szerepel egy utalás, de az érvelés során nem tesznek róla említést.

Mindezeket figyelembe véve is egyértelmű, hogy az érvelés-következtetés nagyon feljavította az LLM-ek teljesítményét. A jobb outputnak viszont ára van, rengeteg tokent elhasználnak hozzá, lassabban születik meg a végeredmény. Szerencsére már dolgoznak a megoldáson (Claude Opus 4.5, GPT-5.1).

Az okostelefonok megváltoztatták böngészési szokásainkat, lényegében az internethasználatunkat. A generatív mesterséges intelligenciával megjelent újgenerációs ágensekkel hasonló léptékű változás kapujában állunk. Az egyelőre kísérleti stádiumban lévő technológiákkal nemcsak keresünk és kattintunk, hanem a nevünkben végezhetnek aktívan feladatokat.

Az ágensböngészők látják a képernyőnket, értik a természetes nyelven adott utasításokat, műveleteket hajtanak végre honlapokon és alkalmazásokban: információkat keresnek, összefoglalják a keresési eredményeket, űrlapokat töltenek ki, online szolgáltatásokat kezelnek, vásárolnak, azaz a böngészés autonómabb, proaktívabb és intelligensebb jövőjét villantják fel. Nem tévesztendők össze a böngésző ágensekkel, például a Google Chrome Geminivel vagy a Microsoft Edge Copilottal, azaz ágensfunkciókkal történő bővítésével.

Az OpenAI 2022 novemberében közkinccsé tett ChatGPT-je a generatív MI tömeges népszerűségéhez vezetett. Most (az egyelőre csak Pro vagy Plus előfizetéses felhasználók számára és csak macOS rendszereken elérhető) – a jelenlegi LLM-ek (nagy nyelvmodellek) egyik legfejlettebbikével, legrugalmasabbjával, a GPT-5 technológiával működő – ChatGPT Atlasszal igyekeznek megújítani a böngészést. Jelen ismereteink alapján ez az LLM a legalkalmasabb mindennapos feladatok széles spektrumához. Az ágensmód aktiválását követően az Ask ChatGPT oldalsávban adjuk meg az utasításokat, mire saját egerével és billentyűzetével oldalakat nyit meg, űrlapokat tölt ki stb. Mint ahogy a ChatGPT képes tényeket tárolni és szükség szerint előhívni, úgy az Atlas is rendelkezik saját belső memóriával. Ez a képessége segíti megérteni az elvégzendő feladatokat.

Az Opera Aria böngésző mesterséges intelligenciájára épülő Neon szintén érti a természetes nyelvű promptokat, képeket generál, látja képernyőnket, interakciókat folytat vele. A felhőalapú és a helyi számítási erőforrások között egyensúlyozva, a hibrid modellel megvalósított szigorú adatvédelem teszi különlegessé és vonzóvá: a személyes kommunikációt tartalmazó feladatokat az eszközön kezeli, a nagyobb munkafolyamatokat a felhőalapú infrastruktúrára bízza. Ez a tény ugyan fontos előrelépés, de csak részleges válasz az ágenses böngészéssel kapcsolatban felmerülő jogos aggályokra. Mindenesetre bíztató jel, hogy a fejlesztők fokozottan ügyelnek a biztonságra, ami hatványozottan indokolt, ha az ágens döntéseket hoz a nevünkben, sőt, a pénzünket is költheti. (A Brave Leo és a Dia Browser ugyan még nem teljesértékű ágenses böngészők, de privacy- és biztonság-fókuszuk már most megsüvegelendő.) 

A keresésfókuszú generatív MI-jéről ismert Perplexity technológiáját böngészővé bővítette. A Comet eredetileg a hagyományos keresőmotorok uralmát megkérdőjelező válaszmotornak (answer engine) készült, de már önállóan is végez feladatokat: vásárol, naptárakat kezel, e-mailt ír. Riválisaitól főként a több lap szimultán megnyitásának, a több forrásból származó infók összevonásának képessége különbözteti meg.

A szingapúri Butterfly Effect (Pillangóhatás) Manusát fejlesztői „böngésző a felhőben” leírással definiálják. Az utasításokat a cég Monica LLM-e természetes nyelvű interfészén, és nem a mi böngészőnkben adjuk meg, Erre indítja el felhőalapú munkamenetben a saját böngészőjét, és nézhetjük a működését. Célokat adunk meg neki, kivitelezési terveket készít, majd hajt végre. Kódolási feladatokban különösen jól teljesít.