Szerző: BÁMER BALÁZS
2026.02.27.
Először a Budapest Műszaki Egyetemen, a ’90-es évek végén találkoztam mai értelemben vett mesterséges intelligenciával, pontosabban egy mai szemmel egyszerű neurális hálózattal. Ez képes volt megtanulni, hogy két pótkocsis teherautóval tolatást szimuláljon. A neurális hálózatok matematikai alapjai már akkor rég ismertek voltak, viszont hiányzott a tanításukhoz az elegendő és olcsó számítási kapacitás. A neurális hálózatok kérdései jórészt megmaradtak akadémiai kutatások tárgyának. A gyakorlati problémákat hagyományos szoftverfejlesztési eszközökkel oldották meg, melyeknek részei lehettek a mesterséges intelligencia korábbi megoldásai, például szakértői rendszerek.
Ekkor – és még évtizedekig – a szoftverfejlesztés robbanásszerűen fejlődő terület volt. Egyetemi éveim alatt naponta jöttek állásajánlatok az évfolyamok levelezési listáira. Bár nem volt se végzettségünk, se szakirányú tapasztalatunk, csak az nem dolgozott egyetem mellett, aki nem akart. A 2001-es diplomaosztóm után is bő két évtizedig könnyű volt elhelyezkedni, szükség esetén váltani. A fejvadászok kéretlenül is írtak és hívogattak, mert mindenhol, az egész világon kevés volt a szakember.
A gyors fejlődés korábban elképzelhetetlen eszközöket eredményezett. Közel húsz év alatt a végfelhasználók számítógépeiben elérhető processzorfrekvencia a harminc-negyvenszeresére emelkedett, majd amikor az új évezred elején ez a növekedés lelassult, megjelentek a párhuzamos végrehajtást lehetővé tevő többmagos processzorok (CPU), és az új irány a feladatok párhuzamosítása lett. A grafikai algoritmusok különösen alkalmasak a többszálú végrehajtásra. A játékipar törekvése az egyre élethűbb megjelenítésre életre hívta a hardveres gyorsítókártyákat, melyek egyszerű műveleteket – háromszögrajzolás, árnyékolás stb. – tudtak tucatjával, később százával végrehajtani. Párhuzamosan. Megszületett a GPU (graphics processing unit)...

Nincsenek megjegyzések:
Megjegyzés küldése
Megjegyzés: Megjegyzéseket csak a blog tagjai írhatnak a blogba.