Luc Julia

Robot, nem pilóta

A mesterséges intelligencia
(még) nem létezik

– részlet –

A fordítás az alábbi kiadás alapján készült:
Luc Julia: IA génératives, pas créatives L’intelligence artificielle n’existe (toujours) pas

© Le Cherche Midi, 2025
© Luc Julia, 2025

Hungarian edition arranged through Balla-Sztojkov Literary Agency
Hungarian edition © HVG Könyvek, 2026
Hungarian translation © Moldvay Tamás, 2026

ISBN 978-963-565-774‑2

Minden jog fenntartva.
Jelen könyvet vagy annak részleteit tilos reprodukálni, adatrendszerben tárolni, bármely formában vagy eszközzel – elektronikus, fényképészeti úton vagy más módon – a kiadó engedélye nélkül közölni.

Tartalom

Előszó A mesterséges intelligencia még nem létezik

Első rész – Az AI története

1956 – A Dartmouthi konferencia (a kezdet kezdete)

Tényleg mesterséges intelligenciát találtak fel 1956-ban?

Az AI (első) alkonya

Szakértő rendszerek (az AI visszatér)

Az ember első „veresége” az AI‑jal szemben

A statisztikai AI és a machine learning

Az önvezető autók esete

Mi a helyzet a generatív AI-rendszerekkel?

Generatív AI‑k a nagyközönség számára

Az „igazi” AI

Második rész – Generatív AI: a technológia Szent Grálja?

Forradalom, de nem az, amire gondolnánk

Végre egy sikerült névválasztás

Gartner-görbe expressz

Gyengeség (1): a hallucinációk

Gyengeség (2): a relevancia hiánya

Gyengeség (3): a gondolkodás hiánya

Gyengeség (4): jailbreaking, a generatív AI sebezhetősége

Megoldás (1): finomhangolás / RAG

Megoldás (2): saját adatok használata

Megoldás (3): vízjel, az AI-rendszereink megmentője

Megoldás (4): nyílt forráskód: az AI-innováció kulcsa

Megoldás (5): Small Language Models és „on the edge” AI-használat

Megoldás (6): AI-hibridizáció és a tisztán generatív AI-rendszerek vége

Vissza az elejére: az AGI álom maradt

Harmadik rész – Az AI hét mítosza

Nulladik mítosz, az (o)riginális

Az első, hogy érti, amit mond, és gondolkodni is képes

A második, hogy az AI egy rejtélyes feketedoboz

A harmadik, hogy az életünkre tör

A negyedik, hogy objektív

Az ötödik, hogy felszámolja a munkahelyeket

A hatodik, hogy képes mindent megtanulni (szerzett vs. velünk született tudás)

A hetedik, hogy jóságos és sosem hibázik

Negyedik rész – Az AI hatása a jövő társadalmára

A generatív AI ökológiai katasztrófája

AI washing és a generatív AI aranyláza

Az AI betiltása szükséges rossz?

A generatív AI kártékony használata

A generatív AI rejtett hibái

A tanulási és munkamódszerek evolúciója

AI-monopólium?

Ötödik rész – Jövőnk az AI-jal

Első cél: energiahatékonyság

Második cél: a fogyasztás korlátozására sarkalló szabályozás

Harmadik cél: az indokolatlan használat korlátozása

Megjegyzés az „AI és az okoseszközök” kapcsán

Összegzés

Jegyzetek

Előszó
A mesterséges intelligencia még nem létezik

Hat éve már, hogy első könyvem megjelent a mesterséges intelligenciáról a fenti címmel,‍¹ és ez az állítás továbbra is igaz. Ezúttal a célom az, hogy a legújabb generációs mesterséges intelligenciára, vagyis a generatív AI-rendszerekre összpontosítsak.

Az érthetőség kedvéért rögtön leszögezem – akár olvasták, akár nem olvasták az előző könyvemet –, hogy mesterséges intelligencia véleményem szerint nem létezik!

Pontosabban az a fajta mesterséges intelligencia nem létezik, amit „általános mesterséges intelligenciának” (Artificial General Intelligence, azaz AGI) szokás nevezni. Az AGI egy olyan sokoldalú mesterséges intelligencia lenne, amely képes volna bármilyen feladatot ellátni, ahogy mi magunk tesszük; az egyszerre csábító és rémisztő mesterséges intelligencia, amelyet hollywoodi filmekben láthatunk, például a Herben vagy a Terminátorban. Semmi kivetnivalót nem látok abban, ha valaki meghitten diskurál az AI-jal, na de hogy beleszeressen! Ez számomra elképzelhetetlen, biztosan azért, mert tudom, hogyan működik a masina. És fogadok, az olvasó is egyetért majd velem, ha átbeszéljük a dolgot.

Meg fogom mutatni, hogy miért nem beszélhetünk általános mesterséges intelligenciáról. Sőt, a következő oldalakon nem egyes számban lesz szó a mesterséges intelligenciáról, inkább AI-rendszerekről beszélek majd, mert számos és sokféle gépi intelligencia létezik.

Másfelől némileg komikus lenne a részemről azt állítani, hogy az AI-rendszerek nem valódiak. Végül is harmincöt évet töltöttem az életemből azzal, hogy ilyen rendszereket alkossak; remélem, nem dolgoztam hiába! De voltaképpen honnan jönnek ezek az AI-rendszerek?

Első rész
Az AI története

1956 – A Dartmouthi konferencia (a kezdet kezdete)

Hivatalosan a „mesterséges intelligencia” kifejezést 1956‑ban alkották meg. Ebben az évben a tudósok elhatározták, hogy eszmecserére gyűlnek össze az Egyesült Államokbeli Dartmouth College-ban. Ezt az összejövetelt szokás „Dartmouthi konferenciának” nevezni, de igazából egy nyolchetes brainstormingról volt szó. A találkozó célja az volt, hogy megfelelő nevet találjanak a „gondolkodó gépek” (thinking machines) tudományterületének.

Kontextusában szemlélve a dolgokat, az akkoriban divatos téma az agyi idegsejt matematikai modellezése volt, és John McCarthynak (a konferencia egyik szervezőjének) támadt az a zseniális ötlete, hogy tudományos érveléssel javasoljon egy nevet. Íme, az eszmefuttatás, amit a többieknek előadott: „Ha a neuront már sikerült modelleznünk, miért ne hozzunk létre egy neurális hálózatot?” „Ha létrehoztuk a neurális hálózatot, miért ne modelleznénk az agy egészét? És ha ezzel is megvagyunk, képesek leszünk mesterséges intelligenciát létrehozni.” Így született meg a „mesterséges intelligencia” terminusa. Fenntartásokkal nevezhetjük ezt „terminusnak”, mert mint látható, McCarthy érvelése elég gyenge lábakon áll. Az agy „viselkedésének” lemásolása nem jogosíthat fel arra, hogy kijelentsük, megalkottuk az intelligenciát. McCarthy tézisét azonban egyhangúlag elfogadták a konferencián. És szerencsétlenségünkre ezek a szavak hetven évvel később is erősen hatnak a kollektív képzeletünkre.

Tényleg mesterséges intelligenciát találtak fel 1956-ban?

A tudósok végső soron az emberiség egyik legősibb álmát kívánták megvalósítani. Nagyon régóta igyekszünk intelligensnek tűnő rendszereket létrehozni, olyanokat, amelyek számunkra intelligensnek tűnő feladatokat látnak el. Már a 13. században feltalálták az abakuszt, amelyet az első számológépnek tartanak. 1642‑ben Blaise Pascal, francia matematikus és filozófus, tervezett egy „Pascaline” néven elhíresült számológépet, amely akár ötjegyű számokkal is képes volt összeadásokat és kivonásokat végezni. Az összeadás és a kivonás persze nem túlzottan intelligens műveletek, de bonyolult számítások esetén, például 1424 + 2357, bizony belátjuk, hogy igencsak jól jön egy számológép.

A Pascaline tökéletes erre a feladatra. Az ember is az, mondhatnák. Ha elég időt szánunk a kalkulációra, vélhetően nem hibázunk. Ez igaz. De a Pascaline‑nak van egy másik előnye is: a gyorsasága. Két-három másodperc alatt megadja a helyes eredményt, amivel egy embernek nehéz versenyre kelnie.

Mindig is intelligens feladatokat végző gépeket találtunk fel, de ezek kimondottan specifikus feladatok voltak, igen speciális területeken. Gyakran mosolygok, amikor azt hallom, hogy a gépek hamarosan felülmúlnak minket. Hiszen ez már rég megtörtént! Már réges‑rég rájöttünk arra, hogy az általunk létrehozott eszközök jobbak nálunk.

Visszatérve az 1956‑os konferencia tudósaira, világos, hogy nagy hibát követtek el azzal, hogy a gépüket „mesterséges intelligenciának” nevezték, de talán nem szándékosan hibáztak. Miért? Egészen egyszerűen nyelvi okból. Az angol „intelligence” kifejezésnek két jelentése lehet. Az első az, amit mindannyian ismerünk, és „okosságnak”, „smartnessnek” is nevezhetnénk. Ezt a kifejezést használjuk egy briliáns elmére. Az okosság ekkor gondolkodóképességet jelent. Az intelligencia kifejezés második jelentése az „információ” fogalmával kapcsolatos. Ez szerepel a CIA (Central Intelligence Agency, az amerikai Központi Hírszerző Ügynökség) rövidítésében is. Kezdjük már látni a félreértést? A CIA nem foglalkozik mesterséges intelligenciával; tevékenységei az információgyűjtő kémek munkáját fedik le, mégis a nevében szerepel az „intelligencia” szó.

Amikor a tudósok az Artificial Intelligence kifejezést választották, az információra gondoltak, csakhogy a nagyközönség emlékezetében az okosság, a smartness jelentése ragadt meg, és elkezdődtek a fantáziálások. Nem a tudósokat terheli ezért a felelősség, és valójában semmi végzetes nem történt. Nevet kell adni egy tudományterületnek, hogy a szakértők megérthessék egymást; ez viszi előre a technológiát.

Ez viszont egy másik problémát is fölvet, amely a kezdetektől fogva fenyegette ezt a tudományt. Ezek a tudósok az AI egy nagyon bonyolult részterületével foglalkoztak. Megpróbálták rábírni a gépeket arra, hogy megértsék a nyelvet, miközben Arisztotelész óta tudjuk, hogy a nyelvi megértés csakis az emberek kiváltsága. Még ma is küzdünk a sikeres gépi nyelvértéssel – el tudjuk képzelni, hogy 1956-ban, majdnem hetven évvel ezelőtt, milyen nehézségek tornyosultak a szakemberek előtt. Ami elkerülhetetlen volt, bekövetkezett: kudarcot vallottak.

Az AI (első) alkonya

A csúfos kudarcot követően beköszöntött az úgynevezett „első AI-tél”. A tudósok és a vállalatok nagy ígéretekkel, rendkívüli dolgokkal hozakodtak elő. De mivel a remények messze túlszárnyalták az eredményeket, azt gondoltuk, hogy hazugságra épült a dolog. Ennek eredményeként a kutatások finanszírozása elapadt, és az AI-tudomány lejtőre került. Végül a mesterséges intelligencia az 1950‑es évek végén felszívódott.

Vannak, akik úgy vélik, hogy természetes dolog, hogy AI-telekkel kell szembenézni, miután a technológia eléri a platót. Én nem értek egyet. Szerintem elsősorban a mesterséges intelligenciát övező ostobaságok és hazugságok tették az AI történetét ilyen hektikussá. És ez vár ránk a jövőben is, ha ugyanazokat a hibákat ismételjük meg.

Valójában kár lenne leállítani az AI-gépek fejlesztését, mert mint látni fogjuk, sok olyan terület van, ahol az AI-rendszerek nagyon hasznosak. És a kudarcok ellenére az AI minden hulláma pozitív innovációkat hozott. De az 1950‑es években az AI eltűnt. Szerencsére a mélyrepülés csak átmeneti volt, mivel az 1960‑as években egy új típusú AI jelent meg a színen, és a tudományág újjászületett a hamvaiból.

Szakértő rendszerek (az AI visszatér)

Ezek az újfajta mesterséges intelligenciák az úgynevezett szakértő rendszerek voltak. Szokták „szimbolikus AI-nak” vagy „logikai AI-nak” is nevezni őket. Mik is ezek pontosan? Egyszerűen döntési fák. Felépítünk egy rendszert, amely logikai szabályok alapján hoz döntéseket. Például, X helyzet esetében a gépnek Y műveletet kell lépnie.

Ezek a szakértő rendszerek kifejezetten jól teljesítettek az 1960‑as és 1990‑es években, rengeteg ilyet fejlesztetek ekkoriban. Egy jelentős probléma akadt azért, nevezetesen, hogy miközben meglehetősen leegyszerűsített logika alapján dolgoztak, alig lehetett működtetni őket a gigantikus döntési fáik bonyolultsága miatt. A legrosszabb esetben a döntési fák önreferenciálissá válhatnak, ami rendkívül megnehezíti a hibakeresést (ezt nevezik „végtelen ciklusnak”).

Ezt leszámítva viszont nagyon hatékonyak és kevés áramot fogyasztanak. Erre később részletesen is kitérek, a takarékosság ma már létkérdés, lévén, hogy az egyéb típusú AI-rendszerek rendkívül energiaigényesek.

Tehát ne feledjük, hogy a szakértő rendszerek valóban létfontosságúak voltak abban az időben. És hogy megmutassam, milyen jól működtek, elmesélek egy jelentős eseményt, amely 1997‑ben történt.

Az ember első „veresége” az AI‑jal szemben

Ez az év valóságos forradalom volt a mesterséges intelligencia – és a sakk – világában: az IBM Deep Blue nevű rendszere legyőzte Gary Kaszparov sakkvilágbajnokot. Miért lehetett erre számítani? A sakk szabályokon alapuló játék, és mint láttuk, a szakértő rendszer is szabályokon alapul. A sakk kezdettől fogva jó alkalmazás volt az ilyen típusú mesterséges intelligencia számára.

1997-ben, azaz majdnem harminc évvel ezelőtt, már rendelkeztünk erős számítógépekkel. Ezeknek elegendő számítási teljesítményük és memóriájuk volt ahhoz, hogy sok‑sok forgatókönyvet lefuttassanak. Persze azért nem a sakkjátékban lehetséges mintegy 1049 állást, hanem annyit, hogy ki tudják választani a győztes lépést, amely legyőzi a világbajnokot. Kaszparov tehát eleve vereségre volt ítélve. Sakkozónk maximum tíz lépésig jutott fejben, míg a gép globálisan az „összes lépést” előre látta. Ez volt az első eset, hogy a gép játékot nyert az emberrel szemben. Hatalmas győzelmet hozott ez a szakértő rendszerek számára, de kiváló alkalmat nyújtott arra is, hogy tovább táplálja az AI‑jal kapcsolatos fantáziálásokat – dacára annak, hogy mindössze egy igen sajátos feladatot sikerült megoldania.

Bármily meglepő, a szakértő rendszerek nem ünnepelhették sokáig a győzelmüket, mert jött egy új típusú AI, amely gyorsan letaszította őket a trónról.

A statisztikai AI és a machine learning

Ez az új rendszer a statisztikai AI és a machine learning, azaz a gépi tanulás volt. Mi a gépi tanulás? Egy olyan folyamat, amelynek során egy AI-rendszert adatokon tréningezünk, hogy „megtanulja” azt, amit szeretnénk, azaz kialakítson egy „modellt”. Valójában ezek az AI-rendszerek nem voltak vadonatújak, de a hatóképességük korábban korlátozott volt, mivel nem állt rendelkezésre még elegendő mennyiségű használható adat.

Az adatínség problémáját megszüntette az internet megjelenése. Hirtelen hatalmas mennyiségű adat vált hozzáférhetővé, és pontosan erre volt szükség a statisztikai AI-rendszerek tréningezéséhez. Habár a szakértő rendszerek is népszerűek voltak ekkoriban, mindenki az új, csillogó csecsebecsék felé fordult – ahogy az gyakran megesik a Szilícium-völgyben – és megszállottja lett az internet és a statisztikai AI-rendszerek kínálta lehetőségeknek.

És ahogy haladunk előre az időben, egyre jobban tudjuk fejleszteni ezt a technológiát. A számítási teljesítmény és a memóriakapacitás növelésével, valamint azzal, hogy egyre több adatot biztosítunk ezeknek a rendszereknek, továbbfejlesztjük a modelleket, ugyanakkor ezek az AI-rendszerek egyre falánkabbak is lesznek. És apránként feltaláljuk a deep learninget, a mélytanulást, a gépi tanulás továbbfejlesztett változatát.

Az egyik első képfelismerő rendszer

Meglehetősen vicces történet: az egyik első machine learninget alkalmazó AI‑gép egy macskafelismerő volt. Miért pont macskafelismerő? Nem árt tudni ehhez, hogy az internethasználat kezdetén (de igazából még ma is így van) az emberek rengeteg képet posztoltak macskákról. Így létrejött egy tekintélyes méretű, felcímkézett macskaadatbázis.

Mit jelent az, hogy felcímkézett macskaadatbázis? Azt, hogy a felhasználók nemcsak macskák képeit posztolták, hanem bizony azt is odaírták, hogy a képen egy macska látható. Így meg tudtuk erősíteni, hogy a képek valóban macskákat ábrázolnak, nem volt szükség külön ellenőrzésre.

Egy körülbelül százezer macskás képből álló adatbázissal olyan klassz felismerőrendszert tudnánk tervezni, amely az esetek 98%-ában helyesen azonosítaná a macskákat! Végre sikerül létrehoznunk egy intelligens gépet, egy olyat, amely felismeri a macskákat. Egészen nagyszerű innováció! Nagy lépés ez az emberiségnek! Nos, komolyabbra fordítva a szót, jogos büszkeségünk ellenére azért felmerültek kérdőjelek a rendszer hasznosságát illetően.

Mert a legszórakoztatóbb az egészben az, amikor a rendszer teljesítményét egy emberével hasonlítjuk össze. Vajon „hány macskát kell mutatnom a kétéves kislányomnak, hogy 100%‑os biztonsággal felismerje a képet?”, a pszichológusok szerint legfeljebb kettőt.

Ez azt jelenti, hogy a szuperintelligensnek tartott robotok meg se közelítik az úgynevezett okosságunkat. Nem érnek a nyomunkba se a tárolt adatmennyiség, se a hibaszázalék terén. A gépek teljesítménye 98%‑os, a kislányomé 100%‑os, noha egész életében két macskát látott mindösszesen.

Egyébként, mivel kisgyermekekről beszélünk, van egy érdekes statisztika a befogadott információk mennyiségéről. Becslések szerint egy négyéves gyerek tizenhatezer órát töltött ébren eddigi élete során. Ezen idő alatt az agya által befogadott információ mennyisége körülbelül 1015 bájt (az egyes szám után tizenöt darab nulla áll), ami ötvenszer több, mint az interneten elérhető összes szöveg! Az olvasó talán már látja az itt megjelenő plafont a gépeknél…

Visszatérve a macskafelismerőnkhöz, mi indokolja ezt a 2%‑os különbséget ember és gép között? Honnan az eltérés? Nos, a kislányom egyetlen apró részlet alapján, akár a sötétben is felismer egy cicát. Nem így a masina, amelyik képtelen a sötétben beazonosítani macskákat, mivel senki sem posztolt még házikedvencéről vaksötét éjszaka készített fotót. Értelmetlen is lenne, mivel a képen nem látnánk semmit. És ha az adatbázis nem tartalmaz éjszakai macskaportrét, az AI nem is képes felismerni őket!

A macskafelismerő rendszernek ez a példája jól szemlélteti, hogy milyen fontosak az adatok, amikor az AI-rendszerekről beszélünk. Ha nincsenek adatok, vagy helytelenek, az problémát okozhat a kimeneti eredményeknél. Azt mondom, „problémát okozhat”, és nem azt, hogy „leküzdhetetlen akadályt jelent”, mert ez a bizonytalanság nem fogja megakadályozni a mesterséges intelligenciát abban, hogy másodszor is legyőzzön minket, embereket.

Az ember második veresége az AI‑jal szemben

Hogy jobban szemléltessük a mesterséges intelligencia és az agyunk közötti különbséget, ugorjunk előre a fejlesztések történetében a 2016‑os évre. A DeepMind, a Google leányvállalata, évek óta dolgozott az AlphaGo rendszeren. Ennek a deep learninges statisztikai AI-rendszernek az volt a különlegessége, hogy abszolút szakértő volt a gojátékban. És ahogy az várható volt, legyőzte az akkori govilágbajnokot, a dél-koreai Lee Sedolt. Itt nem annyira az AlphaGo algoritmusai vagy a gépbe táplált gojátékok száma az érdekes, hanem maga a gép. Fontos látnunk, hogy ez a gép nem úgy működik, mint a szakértő rendszerek, amelyek annak idején legyőzték a sakkban Gary Kaszparovot.

A go a sakknál sokkal komplexebb játék. Ha összehasonlítjuk a két játékot, a sakkban 1049 lehetséges állás van, míg a gó‑ban ez 10 200 és 10 600 (a matematikusok vitatkoznak a pontos számon). Ha ezek az értékek semmitmondóak az olvasó számára, az teljesen normális, mert messze meghaladják az emberi elme felfogóképességét: 10 a 200. hatványkitevőre emelve annyit tesz, hogy az egyes szám után kétszáz darab nullát írunk.

Elég, ha annyit tudunk, hogy ez irdatlanul sok lépés, olyan sok, hogy milliárdszor milliárdnyi lépést még soha nem játszottak le az emberiség eddigi történetében. Ez azt jelenti, hogy itt lehetetlen szakértő rendszert használni. Ezért döntöttek úgy a DeepMind kutatói, hogy deep learninget alkalmaznak.

Nem fogok itt most a programba belemenni, csak a gépet szeretném bemutatni. Ha megnézzük az AlphaGót, azt látjuk, hogy a következő elemekből áll:

- 1500 CPU (central processing units, azaz központi feldolgozóegység, ezek más szóval számítógépes processzorok);

- 300 GPU (graphic processing units, azaz grafikai feldolgozóegység, még erősebb processzorokkal, amelyek a gépi tanuláshoz elengedhetetlen mátrixszámításokhoz vannak dedikálva);

- 48 TPU (tensor processing units, amelyek a Google által speciálisan a deep learninghez, az úgynevezett TensorFlow műveletek végrehajtásához kifejlesztett processzorok).

Ha mindezeket összeadjuk, az AlphaGo úgy kétezer számítógépnek vagy egy kis adatközpontnak (data centernek) megfelelő gép. Kétezer számítógép, amelyek négyszáznegyven kW energiát fogyasztanak csak azért, hogy gojátékot játszanak. Ez rengeteg energia a játék megnyeréséhez, nem igaz?

Ezért jogos a kérdés, hogy vajon hány kW‑ot használt a tizennyolc éves koreai játékos az AlphaGo elleni küzdelemnél. A válasz egyszerű: a legtöbbünk agya körülbelül húsz kW‑ot fogyaszt.

Összefoglalva, van egy gépünk, amely egyetlen dologra képes: gojátékot játszani, és ehhez négyszáznegyven kW‑ot fogyaszt. És van vele szemben egy ember, aki húsz W‑ot, azaz húszezerszer kevesebbet fogyaszt, és ezzel a húsz W‑tal sokkal több mindent tud csinálni, mint csupán gojátékot játszani. Tud beszélni, főzni és sok‑sok egyéb dolgot. A gép csak gojátékot tud játszani, és ha azt szeretnénk, hogy mást is csináljon, akkor még további ezer wattokat kellene fordítanunk a programozására.

Itt jutunk el a kellemetlen kérdéshez: költséghatékony‑e, intelligens‑e olyan gépeket gyártani, amelyek sokkalta több energiát fogyasztanak, mint mi, emberek, egy gyakorlatilag azonos feladathoz? Mindenesetre itt is azt látjuk, hogy a gépnek semmi köze az emberi agyhoz: mind kapacitás, mind hatékonyság tekintetében messze elmarad tőle…

Jegyzetek

Az e-könyvben a jegyzetekben és forrásokban hivatkozott URL-ek linkeit rövidítettük és élesítettük. A törött hivatkozásokat jelöltük. Utolsó ellenőrzés dátuma: 2026.05.10.

1 Lásd Luc Julia: L’intelligence artificielle n’existe pas, Éditions First, 2019. (A ford.)

Kiadja a HVG Kiadó Zrt., az 1795‑ben alapított Magyar Könyvkiadók és Könyvterjesztők Egyesülésének tagja.

HVG Könyvek, Budapest, 2026
Kiadóvezető Szabó Tibor Benjámin
Felelős kiadó Szauer Tamás
Szerkesztőségi vezető Besze Barbara

Felelős szerkesztő Kocsis Árpád
Szerkesztő Marsó Paula
Borítóterv Földi Andrea
Korrektor Király Ildikó

Elektronikus könyv Paulik László

www.hvgkonyvek.hu

Felhasznált betűtípusok
Noto Serif, IBM Plex Sans – SIL OFL