A Corvinus a Washingtoni Egyetemmel (a QS globális ranglistán a 16. helyen áll AI tekintetében) és a Hongkongi Kínai Egyetemmel (a QS globális ranglistán a 18. helyen áll) együttműködve egy olyan új a paradigmán dolgozik, ami felkészíti a mesterséges intelligenciát arra, hogy a valós vizikai világot is képes legyen „érteni” és irányítani. 

Ez a tudományos irány a 2026. október 12–13-án Hongkongban megrendezett 17. Nemzetközi Kognitív Infokommunikációs Konferencia (CogInfoCom 2026) egyik központi témája volt. A konferenciát a Budapesti Corvinus Egyetem Corvinus Institute for Advanced Studies (CIAS) és az Adatelemzés és Informatika Intézetei (DAIS) a Hongkongi Kínai Egyetem (CUHK) Észlelési és Interaktív Intelligencia Központjával (CUHK-CPII), az InnoHub for New Quality Industries szervezettel és a CUHK Sencseni Kutatóintézetével (SZRI) együttműködve szerveztek. 

Új vízió: Az AI belépése a valós fizikai világba 

A Corvinus kutatói olyan tudományos jövőképet fogalmaztak meg, amely túlmutat a nyelvi alapú mesterséges intelligencia jelenlegi lehetőségein:  

„Az MI a robotok, az intelligens tárgyak, az egyre szélesebb körben megjelenő fizikai rendszerek révén kilép a számítógépek világából, hogy a fizikai valóságot is képes legyen érteni és irányítani. Ez a folyamat az életünk egészen új formáit készíti elő, mely jelentősen túlmutat a mai elképzeléseinken.” 

Ez a jövőkép arra utal, hogy a mesterséges intelligencia következő jelentős fejlődési lépése nem csupán a még erőteljesebb nyelvi modellek megjelenését jelenti majd, hanem olyan új mesterségesintelligencia-modellek kialakulását is, amelyek olyan kognitív képességekkel rendelkeznek majd, ami az MI és a fizikai világ együttműködéséhez és összeolvadásához vezet.  

A kutatócsoport új koncepciója: a nagy nyelvi modelleket kiegészítő logikaiszintézis-modellek  

Annak érdekében, hogy megalapozzák ezt a jövőképet, a Corvinus kutatói bevezették a logikai szintézis modellek (LSM-ek) fogalmát, amely a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) kiegészítő mesterségesintelligencia-paradigma koncepcionális alapja. A legfontosabb különbség a két megközelítés mögött álló gondolkodásmódban rejlik. 

Míg az LLM-ek elsősorban információk közötti megfeleltetéseket végeznek – ezzel támogatva a tudásalapú érvelést és döntéshozatalt –, addig az LSM-eket úgy tervezik, hogy a fizikai rendszereket irányító természeti törvények, dinamikák és azok valós adatai alapján végezzenek következtetéseket.  

Az emberi agyhoz való hasonlat segít megérteni ezt a különbséget. Az LLM-ek az agykéreghez kapcsolódó bizonyos kognitív funkciókhoz hasonlítanak, különösen a tudásfeldolgozáshoz és az absztrakt gondolkodáshoz. Az LSM-ek ezzel szemben fogalmilag közelebb állnak a kisagyhoz, amely alapvető szerepet játszik a mozgás koordinálásában, az érzékszervi információk feldolgozásában és a fizikai cselekvések irányításában. Az LLM-ek és az LSM-ek egymást kiegészítve megteremthetik a jövő MI-rendszereinek alapjait. 

Kifejlesztettünk egy matematikai rendszert, a Neural Mesh-t 

Az LSM-ek fejlesztésének támogatására a Corvinus kutatói egy új számítási architektúrát is bevezettek: a hagyományos neurális hálózatok kiegészítőjeként megálmodott Neural Mesh-t. A Neural Mesh tenzorszorzat-alapú struktúrákra és a többdimenziós rendszerek matematikai leírására támaszkodik, így alternatív megközelítést kínál az információk rendszerezéséhez és feldolgozásához rendszer- és irányításelméleti törvényeket is figyelembevéve.  

CogInfoCom 2026 – A konferencia szervezői és a CUHK vezetősége (balról jobbra): 

Prof. Helen Meng – a CogInfoCom 2026 főszervezője; a CUHK CPII igazgatója 

Prof. Yeung Yam – a CogInfoCom 2026 főszervezője; a CUHK Shenzhen Kutatóintézet (SZRI) igazgatója 

Prof. Anthony Chan – a CUHK rektorhelyettese és alelnöke 

Prof. Baranyi Péter – a CogInfoCom 2026 főszervezője; a Corvinus Institute for Advanced Studies (CIAS) Kognitív Infokommunikációs Kutatóközpontjának vezetője 

Dr. Huangquan Lin – a CUHK Shenzhen Kutatóintézet (SZRI) ügyvezető igazgatója