2025. augusztus 2., szombat
Mátrix
Nyári túrázás: 25 tanács
2025. július 31., csütörtök
Mélyreható gondolkodásmód a Mátrix körül.
2025. július 24., csütörtök
🧠 Az AI és a matematika találkozása: Aranyérem az olimpián, új korszak a küszöbön
DeepMind, OpenAI és ByteDance rendszerei áttörtek a matematikai problémamegoldás egyik legnehezebb szintjén – mi jön ezután?
Valami nagy dolog történt a mesterséges intelligencia és a matematika metszéspontján. A világ vezető AI-rendszerei nemcsak hogy megoldották a Nemzetközi Matematikai Olimpia (IMO) legnehezebb feladatait, de az eredmények – formális vagy informális úton – már a humán versenyzőkkel is egy szinten mozognak. A DeepMind, az OpenAI és a ByteDance egymástól függetlenül értek el figyelemre méltó eredményeket, és ezzel együtt megkezdődött valami, amit eddig sokan lehetetlennek tartottak: a mély matematikai gondolkodás gépi modelljeinek felívelése.
A csúcspont: DeepMind aranyérme – hitelesítve
A DeepMind fejlesztette „Gemini – Deep Think” nevű modell hivatalos aranyérmes teljesítményt nyújtott az IMO 2025-ös feladatain: 6-ból 5 feladatot tökéletesen oldott meg, a verseny hivatalos szabályai szerint, időkereten belül. Az eredményt az olimpia szervezői ellenőrizték és tanúsították – ez pedig történelmi első. A modell természetes nyelvű bizonyításokat adott, nem formális rendszerekben dolgozott, mégis emberi szintű pontosságot és mélységet mutatott.
OpenAI: ugyanaz a szint, csak más időzítés
Az OpenAI szintén megoldotta az IMO 2025 feladatait, hasonló pontszámokkal, ám ők kissé korán közölték az eredményeiket – még az esemény hivatalos lezárása előtt. Bár technikailag hasonló szintű teljesítményt nyújtottak, a különbség az, hogy az ő megoldásaikat nem a verseny hivatalos bizottsága értékelte, hanem független, emberi versenyzők (több volt olimpikon). Ez kommunikációs szinten egy kis feszültséget okozott, de az eredmény így is lenyűgöző.
ByteDance: ezüst Lean-ben
Kevesebb figyelmet kapott, de szintén figyelemreméltó a kínai ByteDance csapat teljesítménye: ők Lean bizonyításasszisztens nyelven formalizált megoldásokat készítettek, szintén IMO-szintű feladatokra. A teljesítmény ezüstérmes szintet ért el, viszont a hangsúly itt máson volt: nem a természetes nyelvű érvelésen, hanem a formális matematikai bizonyítás automatizálásán. A Lean formalizálás óriási lehetőség a jövőbeli matematikai tudásgyűjtésre – különösen, ha egyszer majd automatikusan is át tudunk fordítani természetes nyelvű problémákat Lean-változatokra.
Miért jelent ez óriási áttörést?
Aki valaha dolgozott komplex algoritmusokon vagy matematikai modellezésen, az pontosan tudja: egy jól megfogalmazott tétel önmagában még nem garancia a helyes implementációra. A hibás logikai lépések, az ellenpéldák hiányának figyelmen kívül hagyása gyakran csak utólag derül ki – és rengeteg időt vesz el.
Most képzeljük el, hogy egy AI nemcsak kiszúrja ezeket a gyenge pontokat, hanem ellenpéldákat is generál, vagy akár formálisan bizonyítja, hogy egy algoritmus működik – vagy nem.
Fejlesztőként (és emberként) mit nyerhetünk ezzel?
Személy szerint én is olyan fejlesztő vagyok, aki gyakran ütközik matematikai problémákba, miközben például számítógépes látáson vagy geometriai algoritmusokon dolgozik. És igen, sokszor jól jött volna, ha egy AI szólt volna előre: „figyelj, ez a megoldásod nem működik, itt van rá egy cáfolat”.
De a hétköznapi élet is tele van rejtett matematikai döntésekkel – csak gyakran nem tudatosítjuk őket, hogy ne frusztráljon a felismerés: nem tudjuk megoldani.
Mennyibe fog ez kerülni?
A DeepMind egyelőre nem árulta el pontosan, mikor és milyen áron válik elérhetővé a „Deep Think” rendszer, de valószínűleg előfizetéses modellben fogják kínálni. Az optimista reményem az, hogy lesz egy „matematikai asszisztens” csomag havi 10 dollárért – de az is lehet, hogy ez prémium szolgáltatás lesz, inkább kutatóknak, fejlesztőknek vagy egyetemeknek szánva.
Mindenesetre: ha ezt az AI-képességet akár csak részben is be tudnám vonni a munkámba, azonnal előfizetnék.
És ha egyszer C++-kódot is generál?
Ha a rendszer nemcsak természetes nyelven magyaráz, hanem Lean-ben formalizál, és azt automatikusan le tudja fordítani például C++-ra – akkor tényleg elmondhatjuk, hogy eljött a „kódolt bizonyítások” kora. Ez még nem a jelen, de sok kutató dolgozik rajta, hogy elérhető legyen a formális → implementációs útvonal. Egy ilyen AI eszköz radikálisan átalakíthatja, hogyan gondolkodunk a hibakeresésről, a verifikációról – és végső soron a programozásról is.
Zárszó: ez már nem sci-fi
A DeepMind és az OpenAI eredményei egyértelműen mutatják: az AI képes emberi szintű – sőt, bizonyos esetekben emberfeletti – matematikai problémamegoldásra. És ez még csak a kezdet. Most először tényleg úgy tűnik, hogy a gépek nemcsak számolnak, hanem érvelnek is – világos logikával, mély belátással és akár formális bizonyítással alátámasztva.
Én készen állok erre a jövőre. Te?
2025. július 20., vasárnap
Akihabara (秋葉原) Tokió Csijoda városkerületének egy negyede Japánban, melyet az elektronikai város becenéven is ismernek.
Elektronikai piac:
Akihabara a japán elektronikai kereskedelem szíve, ahol háztartási elektronikai eszközök, számítógépek és alkatrészek széles választéka található.
Otaku kultúra:
A negyed az otaku kultúra központja, ahol nagy hangsúlyt fektetnek az animékre, mangákra és a kapcsolódó termékekre.
Maid cafék és arcade-ok:
Számos "maid café" és játékkaszinó (arcade) található Akihabara területén, ahol a rajongók szórakozhatnak.
Történelem:
Eredeti neve Akibagahara (秋葉が原 „őszi levél mező”) volt, melyet az Akiba tűzisten nevéből kapott, miután egy tűzvész sújtotta a területet 1869-ben. A második világháború után vált az "Akihabara Elektromos Város" néven ismertté.
2025. június 24., kedd
AI’s “Intelligence Explosion” Is Coming. Here’s What That Means.
https://www.youtube.com/watch?v=C1kuCIr_6MI
As a viewer of my channel, you will get a special 20% off discount at the Economist! Head over thttps://www.economist.com/Sabine to get started.
Correction: I should have said "FORMER Google CEO Eric Schmidt", sorry about that. While AI development seems to have stagnated for a bit, AI researchers are working on some seriously interesting stuff – namely, AI algorithms that can constantly improve their accuracy or learn new tasks. Just in the past months, we have seen multiple advances in self-reinforced AI learning, including some that could go beyond large language models. Let’s take a look.
Paper: https://arxiv.org/abs/2503.00735
2025. május 29., csütörtök
Majorana 1 Explained: The Path to a Million Qubits
https://www.youtube.com/watch?v=wSHmygPQukQ
Hear from the Microsoft team behind the recent breakthrough in physics and quantum computing demonstrated by the new Majorana 1 chip, engineered from an entirely new material that has the potential tscale to millions of qubits on a single chip. Find out what is possible... Chapters: 0:00 - Introducing Majorana 1 1:26 - Why does quantum computing matter? 2:47 - Qubits, the building blocks of quantum computing 5:05 - Understanding the topological state 7:00 - How the Majorana 1 chip works 9:10 - How quantum and classical computing work together 10:13 - The Quantum Age
2025. május 17., szombat
Shanghai
2025. május 14., szerda
Nio
Az autó "táncolása" sem valami kiállításra szánt öncélú hősködés, mint inkább annak a világszenzációnak számító csúcstechnológiának a bemutatása, aminek köszönhetően az ezzel felszerelt autók soha nem látott stabilitás mellett, akár 2.5 méteres kátyúkat is képesek "átugrani", ráadásul úgy, hogy az utas kezében lévő pohárból egyetlen csepp ital sem löttyen ki.
2025. május 5., hétfő
Queen – Bohemian Rhapsody
https://www.youtube.com/watch?v=fJ9rUzIMcZQ
https://www.youtube.com/watch?v=N0dbGGvsjf8
2025. április 30., szerda
kínai világrendben kell majd élni nemsokára
Constructor Theory Explains Origin of Time
https://www.youtube.com/watch?v=WkIuIMbKny8 Most physicists believe that time fundamentally doesn’t exist, because the concept of time is i...
-
https://www.youtube.com/watch?v=7JkPWHr7sTY How will AI impact our immediate and near future? Can the technology be controlled, and does it...