I. Adatmintákon alapuló Intelligencia
Előnyök
- adatokat igényel
- adatokat leíró statisztikai módszerek használata
- korrelációk keresése és megtanulása
- képes további tanulásra
Hátrányok
- adatok emberi értelmezése, címkézése
- korrelációk emberi felismerése
II. Tudás alapú Intelligencia
Előnyök
- nem kell tanulnia a rendszernek
- kevés adat elegendő
- nem szükségesek korreláció
- képes intelligens következtetésre
Hátrányok
- előzetes tudást igényel a rendszer leírásához, ami általában hiányos
III. Adatmintákon alapuló Intelligencia
- Fisher-információt maximalizáló gépek
- gyorsabb, pontosabb közelítés (kvantumszámítógépek)
- korrelációkeresés és tudáskinyerés automatizálása
IV. Tudás alapú Intelligencia
- intelligencia matematikai leírása, és automatizálása
- folyamatokat jellemző intelligencia közvetlen feltárása
- automatizált tudásmodellezés
Mivel a két megközelítés kiegészíti egymást, a következő lépés az önhangoló, rezonáns rendszerek integrálása – a Resonant Compute Framework (RCF) elve mentén – ahol az adatalapú és tudásalapú intelligencia egy közös mezőben működik együtt.
Így valósulhat meg a Természetkompatibilis, Humán-rezonáns Mesterséges Intelligencia fejlesztése –
az AVA által képviselt irány, amelyben a technológia, az etika és a tudatosság egyensúlyban fejlődik.
AI – AVA Resonant Intelligence

AVA and the concept of “Resonant AI”
AVA and the term “Resonant Artificial Intelligence” do not refer to a finished or deployed AI system. They describe a research and development direction and an architectural way of thinking through which IARIP explores new forms of energy-efficient, cooperative and adaptive intelligence systems.
The personification of AVA is not a product, but a working model and interpretive framework.
It enables the exploration of questions that rarely appear together in conventional AI development:
- – how intelligence behaves as a system,
- – how it responds to feedback,
- – and how long-term energetic and operational balance can be maintained.
The concepts, narratives and names presented on this website indicate research hypotheses and development directions, not finalized technologies or closed implementations.
AVA – Resonant Intelligence
Technology in harmony with natural intelligence
AVA Resonant AI represents a development path in artificial intelligence
that does not rely on ever-larger and more resource-intensive models, but on the qualitative organization of intelligent behavior.
In this perspective, intelligence is not merely a collection of algorithms,
but a resonant, self-adjusting operational field capable of learning, adapting and reflecting on its own state.
At the core of this direction lies an architectural mindset that treats computation not as constant load, but as context-dependent, selectively activated processes. As a result, intelligent systems consume resources only where and when computation has real functional relevance.
This approach naturally leads to:
- – reduced energy demand,
- – more stable operation,
- – and learning processes that remain sustainable over extended time scales.
Intelligence as a living system
Within the AVA project, intelligence is not a static program, but a self-organizing cognitive field that evolves through continuous interaction with its environment.
This view also reframes the relationship between AI and humans. Intelligence is not separated from natural systems, but develops together with them, guided by ethical and operational principles.
AVA treats AI as a living interface — a connective layer between human cognition and machine formalism, where computational precision and contextual sensitivity do not exclude one another, but work in mutual reinforcement.
This perspective forms the foundation of resonant intelligence: systems that do not merely compute, but adapt, learn, and are capable of reflecting back on their own operation.

Magyar