AI Symposium 2025 – Ez történt az első napon

A nemzetközi eseményre több mint 50 vezető kutató érkezett Budapestre, köztük olyanok is, akik tudományos tevékenysége sorsfordító hatással lehet a jövőre. A szimpózium három napon át négy fő témakör mentén járja körbe az mesterséges intelligencia legfontosabb kérdéseit: a megbízható és fenntartható mesterséges intelligencia, a hálózattudomány, az egészségügy és az ipari automatizálás kerülnek a fókuszba. A csütörtöktől szombatig tartó szimpózium a HUN-REN Magyar Kutatási Hálózat és a szingapúri Nanyang Technológiai Egyetem (NTU) közös szervezésében valósul meg.

A HUN-REN AI Symposium 2025-öt Sulyok Tamás köztársasági elnök nyitotta meg a Várkert Bazárban. Az államfő kiemelte: meggyőződése szerint a magyarok képesek lesznek jól kihasználni a mesterséges intelligencia nyújtotta lehetőségeket, és azok az emberiség javát szolgálják majd. Hozzátette: a technológia önmagában soha nem fogja megoldani alapvető problémáinkat, de vonzóbbá, fenntarthatóbbá és biztonságosabbá teheti a világot.

Gulyás Balázs, a HUN-REN elnöke köszöntőjében felidézte, Budapest régóta a tudomány, az innováció és a tudás keresésének városa, és Magyarország olyan matematikusokat adott a világnak, mint - többek között - Neumann János, Kemény János, Rényi Alfréd, Erdős Pál és Lovász László. Az elnök úgy fogalmazott, hogy a rendezvényen "kollektív lendület kovácsolódik”, majd hozzátette, a szimpóziumon "a világ vezető elméi különféle tudományágakból és kontinensekről formálják a mesterséges intelligencia jövőjét, felelősségteljesen, elhivatottan, és fenntartható módon, az emberiség hasznára".Jakab Roland, a HUN-REN vezérigazgatója beszédében kiemelte, „a mesterséges intelligencia kutatása és alkalmazása olyan lehetőségekre nyit ajtót az emberiség számára, amelyekről korábban csak álmodtunk". A vezérigazgató úgy vélekedett, hogy ez a forradalmi technológia az emberiség közös érdeke, egy kollektív ügy, de közben azt is szükséges felismerni, hogy ez egy verseny is egyben, amely nemzetek, gazdaságok és társadalmak között zajlik.  Jakab Roland annak a meggyőződésének adott hangot, hogy a HUN-REN ezért nemcsak a globális fejlődéshez járul hozzá, hanem a helyi gazdasághoz, a magyar emberek életszínvonalához, vagyis a magyar közjóhoz is.A vezérigazgató hozzáfűzte: akik lemaradnak a mesterséges intelligencia fejlesztésében, azok abban a gazdasági versenyben is elkerülhetetlenül háttérbe szorulnak majd, amely meghatározza az elkövetkezendő évtizedeket. "Ezért kötelességünk, hogy ne csak résztvevők legyünk, hanem kulcsszereplők ebben az átalakulásban". Történelmi nézőpontból az AI az emberiség máig legfontosabb találmánya lehet, viszont még távolról sincs kész, a tökéletestől pedig még annál is messzebb van, ezért "biztosan jól kell csinálnunk" - fogalmazott Jakab Roland, hozzátéve, hogy a mesterséges intelligencia evolúciója a tudománynak köszönhető, miközben az AI a tudomány hajtóerejévé is vált egyben, hiszen felgyorsítja a felfedezéseket és új lehetőségeket tár fel.

A megnyitón Palkovics László mesterséges intelligenciáért felelős kormánybiztos elmondta, az AI ma már a mindennapjainkra, az élet számos szegmensére hatással van. Felhívta a figyelmet a mesterséges intelligencia jogi keretrendszere módosításának szükségességére, illetve arra, hogy az AI világában már nem elsősorban a technológiai, hanem a jogi kérdésekre keresik a válaszokat.

A szingapúri Nanyang Műszaki Egyetem kutatója, Luke Ong hangsúlyozta, a szimpózium célja a magyar és a szingapúri kutatók közötti együttműködés előmozdítása a mesterséges intelligencia területén. Előadása középpontjában a megerősítéses tanulás (Reinforcement Learning, RL) állt, különös tekintettel az AI biztonságosságára. Bemutatta, hogyan tehetik a formális módszerek, például a lineáris temporális logika (LTL) a megerősítéses tanulást biztonságosabbá és átláthatóbbá. Előadásában elméleti alapokat, valós alkalmazásokat (pl. robotika, önvezető járművek, nagy nyelvi modellek) és aktuális kihívásokat (pl. jutalmazási hibák, ismeretlen környezetben történő döntéshozatal) mutatott be a szingapúri professzor, aki még elmondta, sürgető feladat az AI biztonságosságának növelése, már csak azért is, mert a mesterséges intelligencia nagyon gyorsan halad az emberi szintű képességek felé.Tao Dacheng, a szingapúri NTU professzora a mesterséges intelligencián belüli mély modellfúziót mutatta be, azt a módszert, amelynek során több előre betanított AI-modellt kombinálnak a teljesítmény növelése, a tanítási költségek csökkentése, valamint az új feladatokhoz való hatékonyabb alkalmazkodás érdekében. A szingapúri kutató hangsúlyozta a hatékony MI-fejlesztés és bevezetés fontosságát, különösen erőforrás-szűkös környezetekben. Emellett olyan kísérleti stratégiákat is kiemelt, mint például a feladataritmetika és a szótáralapú tanulás. Ezek célja a feladatspecifikus modellfúzió optimalizálása, és ezáltal a teljesítménykülönbség áthidalása a hagyományos többfeladatos tanulással szemben.A szekcióülések során a Google DeepMind kutatója, Ira Ktena, elmondta, hogy a generatív mesterséges intelligencia felelősségteljes alkalmazása alapjaiban alakíthatja át az egészségügyet. „De ahhoz, hogy ez valóban hatékony legyen, ezeknek a rendszereknek robusztusnak, méltányosnak, adatvédelmi szempontból biztonságosnak és orvosszakmai tudással támogatottnak kell lenniük” – emelte ki a szakértő.Huszár Ferenc, a Cambridge-i Egyetem Számítástechnikai és Technológiai Tanszékének professzora arról beszélt, hogy a nagy nyelvi modellek képesek intelligens, racionális általánosításra, amely nem közvetlenül szerepel a tanítási adataikban. Elmondása szerint ez arra utal, hogy képességeik túlmutathatnak az egyszerű mintafelismerésen és interpoláción.Bo An, az NTU Számítástechnikai és Adattudományi Karának Mesterséges Intelligencia Tanszékének vezetője előadásában arról beszélt, hogy miközben a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kiválóan alkalmasak szövegalkotásra és kérdések megválaszolására, az AI ügynökök jóval többre képesek: célokat követnek, eszközöket használnak, és képesek környezetükkel interakcióba lépni. Szerinte ehhez nemcsak LLM-re van szükség, hanem tervezési képességekre, környezeti visszacsatolásra és eszközintegrációra is, ezeket például megerősítéses tanulással (RL) lehet megvalósítani. Az első RL-alapú megközelítések még elég lassúnak számítottak, és kevéssé voltak általánosíthatók, de az LLM-ekkel való kombinálás jelentős fejlődést hozott az AI ügynökök hatékonyságában és alkalmazhatóságában.A nap utolsó keynote-ját, Lin Weisi, az NTU dékánhelyettese tartotta, aki előadásában többi közt arról beszélt, hogy a gépek hogyan segítik a vizuális és multimédiás jelek emberi érzékelését. A professzor szerint ahhoz, hogy intelligens és hatékony mesterséges intelligenciát építsünk, túl kell lépnünk a nyers adatok feldolgozásán, és modelleznünk kell, hogyan érzékelik az emberek a világot, hogy a gépek természetesebben és erőforrás-takarékosabban tudjanak működni az emberi környezetben.Wen Yonggang, az NTU Számítástechnikai és Adattudományi Karának tanszékvezetője a mélytanulással kapcsolatban elmondta, a mesterséges intelligencia egyszerre jelent környezeti terhelést és eszközt is ennek csökkentésére. Ahhoz, hogy fenntartható digitális jövőt építsünk, újra kell gondolnunk, hogyan fejlesztjük és használjuk az AI-rendszereket. „Nemcsak hatékonyabbá, hanem környezetbaráttá és a globális fenntarthatósági célokkal összhangban lévővé kell tennünk ezeket” – emelte ki a professzor.

A párhuzamos szekciók érdekessége volt még az a panelbeszélgetés is, ahol nemcsak az agykutatás legaktuálisabb témáit – például az ADHD, a skizofrénia, a demencia és az AI-alapú egészségügyi diagnosztikai fejlesztések – érintette, hanem a részt vevő kutatók – Szócska Miklós, James Cole, Csiszárik Adrián, Jagath Chandana Rajapakse – a hallgatóság kérdéseire is válaszoltak. Szó esett többek között a hordozható MRI-készülékek alkalmazásáról és jövőjéről, valamint az agy öregedési folyamatairól is. A mai technológiákkal a kutatók már egyetlen agykép alapján képesek előre jelezni, milyen változásokra számíthatunk az agyban egy adott életkorban. Szintén megállapítható az AI segítségével az agy biológiai életkora és számos nagy minta, akár vérképadatok felhasználásával az is valószínűsíthető, hogy egy adott páciensnek mekkora esélye van egy krónikus betegségre. Így az orvostudomány már akkor előre tudja jelezni például a népbetegségnek számító diabétesz kialakulásának veszélyét, amikor még semmilyen, tipikusnak tekinthető tünet jelent meg.

A pénteki és szombati programokról bővebben itt lehet olvasni.