Magyar érték: így hatott Neumann János munkássága konkrétan a mesterséges intelligenciára

Neumann Jánost aligha kell bemutatni azoknak, akik érdeklődnek a matematika, a kvantummechanika, a számítástechnika iránt. Munkássága miatt valódi magyar értéknek tekinthető.

A híres matemerikus, aki Margittai Neumann János néven látta meg a napvilágot 1903. december 28-án Budapesten, kvantummechanikai elméleti kutatásai mellett a digitális számítógép elvi alapjainak lefektetésével is ismertté vált.

Neumann elméletei és koncepciói a mesterséges intelligencia felé

Neumann János a 20. század egyik legnagyobb tudósaként számos olyan elméletet és koncepciót alkotott, amelyek közvetlenül vagy közvetve befolyásolták a mesterséges intelligencia (MI) fejlődését.

De tekintsük át a konkrét példákat erre.

Neumann János univerzális eszközként tekintett a számítógépre.

Neumann János univerzális eszközként tekintett a számítógépre

Mi is a Neumann-elvű számítógép lényege? A tudós által kidolgozott számítógép-architektúra lehetővé tette, hogy a gépek különböző programokat futtassanak, s így sokféle feladatot végezzenek el. Ez az alapja annak, hogy a mai számítógépek képesek bonyolult mesterséges intelligencia-algoritmusokat futtatni.

Ami a programozható számítógépeket illeti, Neumann János elképzelései szerint a számítógépek nemcsak konkrét feladatokra specializálódhatnak, hanem általános célú eszközökké is válhatnak, amelyeket különböző programokkal lehet felkészíteni különféle feladatok ellátására. Ez az elv a modern MI rendszerek rugalmasságának alapja.

Neumann és az automatizált tanulás alapjai

Neumann János, ha úgy tetszik, az automatizált tanulás alapjait is lefektette.

Íme azok a dolgok, amelyek később ebből alakultak ki.

-Önreprodukálódó automaták: Neumann érdeklődése az önreprodukálódó rendszerek iránt előrevetítette a mai gépi tanulási algoritmusok azon képességét, hogy saját magukat fejlesszék és adaptálják a környezethez.

-Tanuló gépek: noha Neumann sosem használta ezt a kifejezést, munkássága utalt arra, hogy a számítógépek képesek lehetnek tanulni a tapasztalataikból és ezáltal javítani a saját teljesítményüket. Ez a gondolat a mai gépi tanulás egyik alapvető célja.

A neves tudós a hálózatelmélet és neurális hálózatok terén is végzett kutatásokat.

Ami a hálózatos gondolkodást illeti, Neumann János hálózatelmélet területén végzett kutatásai hozzájárultak ahhoz, hogy megértsük, hogyan működnek a komplex rendszerek, például az idegrendszer.

Sőt, az általa kidolgozott elvek és modellek inspirációt adtak a mesterséges neurális hálózatok kifejlesztéséhez - amelyek a mesterséges intelligencia egyik leghatékonyabb eszközei.

A számítógépek és az emberi agy kapcsolata

Neumann érdeklődött az emberi agy működése iránt és megpróbált rájönni, hogyan lehetne a számítógépeket az agy működésére hasonló módon programozni. Ez a gondolat a mai kognitiv tudomány és az MI metszéspontja.

Neumann János munkássága tehát számos olyan alapvető elvet és koncepciót tartalmaz, amelyek nélkül az MI fejlődése elképzelhetetlen lenne. Az általa lefektetett alapok ma is inspirálják a kutatókt, segítenek nekik újabb és újabb áttöréseket elérni a mesterséges intelligencia területén.

A már fiatalon is zseninek számító Neumann János igazi magyar érték

Neumann elvei és koncepciói a gyakorlatban is több dologhoz járultak hozzá.

-Beszédfelismerés: a Neumann-elvű számítógépeknek köszönhetően lehetővé vált, hogy a számítógépek megértsék és feldolgozzák az emberi beszédet.

-Képfelismerés: a mesterséges neurális hálózatok, amelyeknek gyökerei Neumann munkásságára nyúlnak vissza, képesek felismerni tárgyakat, arcokat és mintázatokat a képeken.

-Önvezető autók: az autonóm járművekben használt érzékelők és algoritmusok a Neumann-elvű számítógépek és a gépi tanulás kombinációjának eredményei.

-Orvosi diagnosztika: a mesterséges intelligencia segítségével lehetséges az orvosi képek elemzése és ezáltal a betegségeket is korábban fel lehet ismerni.

Ezek a példák mind jól mutatják: Neumann János munkássága igen mély hatással van mai életünkre és a jövő technológiáira is.

B.A.