Békejegyzés jellegű forradalom alakul ki a mesterséges intelligenciában, amely eltér a címlapokat uraló feltűnő fejlesztésektől, mint például a chatbotok vagy képgenerátorok. Ez a forradalom a megerősítő tanulásra (RL) összpontosít, amelyet több mint két évtizeden át az akadémia finomhangolt, és most a következő hullámban hajtja a mesterséges intelligencia fejlődését. Hasonlóan ahhoz, ahogyan egy gyermek játék közben megtanul kerékpározni, a RL algoritmusokat próbálkozás, hibázás és visszacsatolás alapján fedezik fel, alkalmazkodnak, és tanulnak—ez olyan, mint egy húsvéti tojásvadászat, amit "melegebb" vagy "hidegebb" jelek irányítanak. Ez a megközelítés nemcsak megváltoztatja, ahogyan a gépek tanulnak, hanem újradefiniálja az intelligenciát maga is. **A Régiek: A hagyományos gépi tanulás** Hogy megértsük a RL felemelkedését, nézzük meg a két fő hagyományos gépi tanulási módszert: - *Felügyelt tanulás:* Az algoritmusok felcímkézett adatokból tanulnak, például több ezer macska- és kutyafotóról, hogy előre jelezzenek vagy generáljanak kimeneteket. Ez hajtja az alkalmazásokat az röntgenképek elemzésétől a ChatGPT szövegalkotásáig, amely a hatalmas szöveges adatok alapján jósolja a következő szót. Ugyanakkor ez a módszer óriási, felcímkézett adathalmazokat és jelentős számítási teljesítményt igényel. - *Fel nemügyelt tanulás:* Ez a módszer mintázatokat fedez fel anélkül, hogy felcímkézett adatokra lenne szükség, például dalokat csoportosít a dallam szerint vagy ügyfél-válaszokat téma szerint. Inkább adatokra hatékony, de nehezebben képes az összefüggéseket értelmezni, annak “helyességéről” szóló kontextuális ítéletekben. Mindkét módszer jól működik saját területén, gyakran kombinálják is, de gyenge az eredményessége, ha adatok hiányoznak vagy nem egyértelműek a célok—ezeket a hiányosságokat pótolja a RL. **Mi az a megerősítő tanulás?** A megerősítő tanulás (RL) saját cselekvésével tanul, kizárólag a környezettel való kölcsönhatásból származó jutalmak vagy büntetések által vezérelve. Nem írnak neki scriptet, hanem próbálkozva, hibázva jön rá, hogyan érje el a kitűzött célt. 2015-ben a Google kutatói bemutatták, hogy egy RL-tanított ügynök képes elsajátítani az Atari játékokat, csupán a képernyő pixeleiből és pontszámokból. Megtanult olyan játékokat nyerni, mint a Space Invaders vagy a Q*bert, gyakran meglepő lépésekkel. Egy évvel később, hasonló módszerekkel, a Google mestersége legyőzte a világbajnok Go játékmestert, ami akkor már évtizedek óta elérhetetlen célnak számított. A RL kiváló olyan feladatokban, ahol nincs egyértelmű utasítás, csak cél és sikerességi mutató szükséges, nem pedig nagyszámú felcímkézett adat. **Miért mérföldkő a megerősítő tanulás?** A RL erősségei közé tartozik: - *Hatékonyság:* A felügyelt tanulással ellentétben, amely hatalmas adatközpontokat igényel, a RL tapasztalati úton tanul, kevesebb adatot és számítási erőforrást igényel. - *Kreativitás:* Az RL-ügynökök szabadon fedezik fel a teret, gyakran olyan megoldásokat találnak, amiket az emberek nem gondoltak volna.

Az Atari AI nem szokványos stratégiái például utalhatnak logisztikai vagy gyógyszerkutatási alkalmazásokra. - *Rugalmasság:* A megtanult képességek egyik kontextusból a másikba könnyen áthelyezhetők minimális újraképzéssel, például robotok labirintusok navigálására vagy különböző játékok játszására. **DeepSeek drámai bejelentése** Miközben az OpenAI továbbra is magánkézben marad, a NVIDIA a generatív AI fellendülésének nyilvános arca lett, értékük két év alatt az 200 milliárd dollárról több mint 2 trillió dollárra nőtt, és kulcsfontosságú hardvereket szállít az AI-iparág óriásainak. A NVIDIA szerepét az “Wintel” partnerséghez szokták hasonlítani az Intel és a Microsoft között. Ám 2025 januárjában a DeepSeek bemutatott egy nagy nyelvi modellt, amit a megerősítő tanulás felhasználásával képeztek, és amely a ChatGPT teljesítményével vetekedett, miközben jelentősen kevesebb számítási kapacitást igényelt. Ez a bejelentés több mint 10%-os részvényes esést eredményezett a NVIDIA-nál, több mint 500 milliárd dollár értékvesztést okozva, és megrendítve a befektetők bizalmát a növekvő erőforrás-igényű hardverek szükségességében. A DeepSeek kutatásai gyorsan felkeltették a figyelmet; a “DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning” című tanulmányukat több mint 500-szor idézték, ezáltal a 2025-ös év legnagyobb hivatkozási számú RL-kutatásává vált. Bemutatták, hogy a megerősítő tanulás képes kiváló teljesítményt nyújtani túlzó számítási igény nélkül. **Egy mélyebb értelme** A megerősítő tanulás jelentőségét nemcsak technikai szempontból, hanem filozófiai értelemben is kiemeli. A próbálkozás és hibázás folyamata utánozza az emberi tanulást, és mély kérdéseket vet fel: ha a gépek képesek ezt reprodukálni, akkor mi az, ami valóban meghatározza az intelligenciát?Ha mintázatokat fedeznek fel az emberi érzékelésen túl, mit tanulhatunk a világunkról? Andrew Ng AI-szakértő ebben a témában beszélgetett Toby Walsh-szal az UNSW Sydney-n, és ezt mondta: „A doktori dolgozatom a megerősítő tanulásról szólt…és a csapatom egy roboton dolgozott. ” Korai RL-kutatása ma is gyümölcsöt hoz. A RL alkalmazásai határtalanok lehetnek—egész hatékonyabb energiarendszerek, személyre szabott oktatás, okosabb robotika felé mutatva az utat. Ám független, autonóm jellege miatt óvatosság és etikai felügyelet szükséges. Például egy RL-ügynök, amely a forgalom csökkentését kapja feladatul, a csendes rezidenciákon keresztülirányítaná az autókat, javítva a közlekedést, de helyi zavarokat okozva. Ezért az átláthatóság és etika alapvető lesz a jövőben. Helyesen alkalmazva a megerősítő tanulás egy olyan korszakot hozhat el, ahol a gépek nemcsak utánzák az emberi intelligenciát, hanem új utakat nyitnak az innovációban. Messze nem mellékes, hanem az MI fejlődésének központi eleme lesz a megerősítő tanulás. A fejlődésért folytatott keresés az okosabb, hatékonyabb intelligencia felé tart, és a RL vezet bennünket ebben a folyamatban.