szó jelentését keresi. A DICTIOUS-ban nem csak a
szó összes szótári jelentését megtalálod, hanem megismerheted az etimológiáját, a jellemzőit és azt is, hogyan kell a
szót egyes és többes számban mondani. Minden, amit a
szóról tudni kell, itt található. A
szó meghatározása segít abban, hogy pontosabban és helyesebben fogalmazz, amikor beszélsz vagy írsz. A
és más szavak definíciójának ismerete gazdagítja a szókincsedet, és több és jobb nyelvi forráshoz juttat.
Főnév
inductive programming (tsz. inductive programmings)
- (informatika) Az induktív programozás (angolul inductive programming, röviden IP) a mesterséges intelligencia és a programozáselmélet egyik ága, amelynek célja, hogy példák alapján automatikusan generáljon programokat.
Egyszerűbben: az IP azt vizsgálja, hogyan lehet egy olyan általános programot megtalálni, amely illeszkedik a megadott példákhoz (input-output párokhoz), és lehetőleg általánosít azokon túl is.
Alapötlet
A hagyományos programozásban az ember kézzel írja meg az algoritmust:
int osszeg(int a, int b) {
return a + b;
}
Az induktív programozásban viszont csak példákat adunk:
osszeg(1,2) → 3
osszeg(4,5) → 9
osszeg(10,20) → 30
A rendszer (IP algoritmus) megtanulja magát a kódot → “hogyan lehet az eredményt kiszámítani”.
Motiváció
- Gépi tanulás és adatvezérelt programozás terjedése → egyre gyakrabban akarunk példákból programokat generálni.
- Nem mindenki tud programozni, de példákat sokan tudnak adni.
- Automatizálható szoftverfejlesztés: gyors prototípusok, kódkiegészítés, szoftverhibák javítása.
Alapdefiníció
Induktív programozás = olyan módszer, amely:
- Bememenet: példák halmaza (input → elvárt output), esetleg részleges specifikációk.
- Kimenet: olyan program vagy algoritmus, amely a példákra helyes outputot ad, és ideális esetben általánosít is.
Formálisan:
Adott egy D adathalmaz:

Keress egy P programot, amelyre:

Kulcskérdések
- Keresési tér: Milyen programtérből keresünk? (pl. függvények, kifejezések, Turing-teljes programok)
- Tanulási stratégia: Hogyan keresünk? (pl. genetikus algoritmus, szimbolikus regresszió, program-szintézis, kereső algoritmusok)
- Általánosítás: Hogyan biztosítjuk, hogy a program ne csak a példákra legyen jó, hanem más hasonló esetre is?
- Program reprezentáció: Hogyan írjuk le a programokat? (pl. fa, lambda-kalkulus, kódtöredékek, domain-specifikus nyelvek)
- Összetettségi korlátok: Hogyan kezeljük a programok növekvő bonyolultságát és a végtelen keresési teret?
Példák
1. Egyszerű számfüggvény
Példák:
f(1) → 2
f(2) → 4
f(3) → 6
f(4) → 8
A rendszer “kitalálhatja”, hogy:
f(x) = 2 * x
2. Szövegmanipuláció
Példák:
"Hello world" → "HW"
"Deep learning" → "DL"
"Inductive Programming" → "IP"
Program:
f(s) = kezdőbetűk(s)
Fő alkalmazási területek
1. Programszintézis
- Automatikus kódgenerálás példákból.
- Példa: Microsoft PROSE (Program Synthesis using Examples), Excel-ben “Flash Fill” funkció.
2. Automatikus hibajavítás
- Programhiba példák → IP technika generál javító kódot.
3. Programkiegészítés
- IDE-kben (pl. GitHub Copilot, Codex) a példák és kódkörnyezet alapján automatikusan kódrészleteket ajánlanak.
4. Adattisztítás
- Példákból szabályokat generál, hogyan transzformáljunk adatokat.
5. Oktatás
- Diák példákat ad → rendszer automatikusan generál lehetséges helyes kódot.
Fő technikák
1. Keresés / Heurisztikus keresés
- Szabályalapú keresés egy előre meghatározott programgráfban.
- Például: Backtracking, A*, MCTS.
2. Genetikus programozás
- Evolúciós algoritmus → programok populációját evolválja.
3. Szimbolikus gépi tanulás
- Szimbolikus regresszió → zárt formájú képlet vagy kód szimbolikus megtanulása.
4. Program synthesis via SMT / SAT
- Formális modellek → SMT (satisfiability modulo theories) solver-rel keresünk egy programot, ami a példákon helyes.
5. Differentiable program synthesis
- Új terület: neurális hálózatok + gradiensalapú tanulás → kódot generál.
Előnyök
- Példákból tanul → barátságos nem programozó felhasználóknak.
- Automatizálható → időt spórol.
- Adaptív → alkalmazkodik az új példákhoz.
- Alkalmas hibajavításra → automatikus bugfixing.
Kihívások
- Keresési tér robbanása → nehéz a komplex programokat megtalálni.
- Túlilleszkedés → program csak a példákra jó, de nem általános.
- Programok érthetősége → a generált kód lehet olvashatatlan.
- Skálázás → bonyolult nyelveken (pl. C++, Java) még nem hatékony.
Híres rendszerek
- FlashFill (Microsoft Excel): példák alapján string transzformációkat generál.
- PROSE (Microsoft): általános IP platform.
- DeepCoder (Microsoft + Cambridge): példákból neurális programgenerálás.
- DreamCoder (MIT): neurális + szimbolikus IP.
IP és gépi tanulás kapcsolata
- A gépi tanulás legtöbbször numerikus paramétereket tanul (pl. súlyokat).
- Az IP programokat tanul → strukturált, olvasható, gyakran manipulálható.
- IP = szimbolikus tanulás és gépi tanulás határterülete.
Jövő
- Neurális-hibrid IP → kombinálja neurális hálót + szimbolikus keresést.
- NLP → program generálása: természetes nyelvű utasításokból kód (pl. “írj egy függvényt, ami a számok négyzetét adja”).
- Automatikus kódkiegészítés → IDE támogatás.
Összegzés
Az induktív programozás forradalmasítja, hogyan készítünk programokat:
- példák → kód automatikusan,
- programozást demokratizálja,
- sok területen már jelen van: Excel, IDE-k, automatizálás.
Kulcsüzenet:
Az IP nem “kiváltja a programozókat”, hanem segíti őket, hogy rutinfeladatokat gyorsan automatizáljanak, és új szintre emeljék a programírást.