A neurális háló megalkotói kapták az informatika Nobel-díját

Yann LeCun, Geoffrey Hinton és Yoshua Bengio a mesterséges intelligenciát támogató neurális hálózat kulcsfontosságú fejlesztéseikért megkapták a Turing-díjat, amit az informatika Nobeljének is neveznek, és egymillió dollár jár vele. A világ tudósai több mint ötven éve dolgoztak ezen a koncepción, csak éppen a számítógépek semmit sem tudtak kezdeni ezzel az egésszel. És pontosan itt jön be a képbe a három díjazott.

A kutatók tudományos munkájának köszönhető, hogy az elmúlt évtizedben óriási előrelépést értek el a technológiai cégek a pontos arcfelismerés, a felhasználókkal beszélgető személyi asszisztensek és az önvezető autók kifejlesztésében. A díjazott kutatók maguk is megfordultak ezeknél a cégeknél: Hinton a Google-nél dolgozik, LeCon a Facebooknál, Bengio pedig az IBM-mel és a Microsofttal szerződött le. 

Nagyon leegyszerűsítve a mesterséges neurális hálózat egy összetett matematikai rendszer, amely az agy ideghálózatának működését modellezi, és rendkívül nagy bevitt adatmennyiség elemzésével tud megtanulni dolgokat. Például több ezer macskás képből megtanulja, hogy milyen egy macska, és innentől magától felismeri. Vagy felvett beszélgetésekből megtanulja felismerni a kimondott szavainkat.

Ez felgyorsítja a mesterséges intelligenciához kapcsolódó fejlesztéseket, a gép ugyanis magától elsajátít bizonyos logikai összefüggéseket, nem kell mindig kézzel betáplálni, mikor hogyan viselkedjen.

LeCun eleinte csak a kézírás felismerésével próbálkozott még a 90-es években, de az olyan nagy feladatok, mint a kép- és a hangfelismerés akkoriban még nem működött. Nem volt elég adat a gép betanításához.

A három kutató 2004-ben vágott bele egy közös kutatási programba a Montreali Egyetemen, és az évtized végén jutottak el arra a szintre, hogy segítségükkel a Microsoft, az IBM és a Google komoly előrelépést ért el a beszédfelismerés területén. Ezt később a képfelismerés követte, amit ma már a legtöbb okostelefonban megtalálunk.

Attól viszont még nagyon távol vagyunk, hogy valódi intelligenciáról beszélhessünk.

(NY Times)