Boros Endre 1978-ban végzett az Eötvös Loránd Tudományegyetem Természettudományi Karán okleveles matematikusként. Csoporttársak voltunk és sokat jártunk kirándulni. A több mint százfős évfolyamon egyike volt a legokosabbaknak. Egyéni szakon tanult, már az egyetemen tudtuk, belőle igazi matematikus lesz. Mégsem maradt az elméletnél, az MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézetben kezdett dolgozni. Mára az elméletben, az alkalmazásokban és a számítástechnikai módszerekben egyaránt kiváló eredményeket elért nemzetközileg elismert kutató. Évtizedek óta Amerikában, New Jerseyben él, a Rutgers Egyetem professzora. Abból az alkalomból beszélgettünk, hogy miután 2016-ban megválasztották a Magyar Tudományos Akadémia külső tagjának, 2017 nyarán megtartotta akadémiai székfoglalóját Kvadratikus optimalizáció és alkalmazásai digitális képfeldolgozásban címmel.
Pálfy Péter Pál akadémikus gratulál az MTA új külső tagjának, Boros Endrének. 40 évvel ezelőtt évfolyamtársak voltak P3 és Enzo. Fotó: mta.hu
Ennek az operációkutatási témának nagyon érdekes története van, hiszen egy-egy elméleti matematikai eredmény mindennapi alkalmazására néha csak sokszáz év elteltével — vagy még akkor sem — kerül sor.
Az MTA akadémiai székfoglalók oldalán, ahol az előadás teljes terjedelmében is megnézhető, a következőket írják:
„A digitális képfeldolgozásban sok különböző gyakorlati feladat vezethető vissza nemlineáris, azon belül különösen kvadratikus, 0-1-es optimalizációs problémákra. Boros Endre Hammer Péterrel még az 1980-as években felfedezett egy hatékony eljárást, amellyel e feladatok egyszerűbb és kisebb méretű formára hozhatók. A módszerrel bizonyos esetekben meghatározhatók a változók egy részének optimális értékei. A szép eredmény alkalmazása akkoriban megvalósíthatatlannak tűnt.
Úgy 12-13 évvel ezelőtt a megnövekedett számítógépes kapacitás lehetővé tette, hogy a módszert kipróbálják már a gyakorlatban is használható méretű problémákon. Meglepő módon sok gyakorlati problémára — köztük a képfeldolgozásból eredőkre —s igen hatékonynak bizonyult: gyakran a változók 60-80%-át sikerült a bizonyíthatóan optimális értéken rögzíteni. Boros Endre egy 2006-ban a Cornell Egyetemen tartott előadása után a képfeldolgozással foglalkozó informatikusok felfigyeltek a módszerre. Néhány év alatt nagyon népszerű lett, QPBO néven terjedt el, és sok ma használatos szoftver épül rá. Ma a Google keresőben már majdnem 15 000 weboldal foglalkozik a kapcsolódó eredményekkel.”
Hol is van a Rutgers Egyetem, mi ott a Te pozíciód?
Rutgers New Jersey állami egyeteme, tulajdonképpen 6 vagy 7 kampusza van, attól függ, hogyan számoljuk, de ez három nagy csoportban helyezkedik el. A fő csoport egy New Brunswick nevű kisváros közelében van. Ez a kampusz, ahol én vagyok, a Piscataway nevű helyen, a folyó túloldalán van. Itt vagyok kiemelt fokozatú, úgynevezett „distinguished” professzor. Nem minden egyetemen van ilyen, ezt a Rutgersen bevezették valamikor. Ez már azt jelenti, hogy tenured (kinevezett) professzorként állandó állásom van, és lényegében azt csinálok, amit akarok a Management Science and Information Technology tanszéken a Business Schoolon belül. Emellett a RUTCOR (Rutgers Center for Operations Research) operációkutatási intézet igazgatója vagyok. Ez egy picike és nem túl aktív intézet ebben a pillanatban.
Mit jelent, hogy picike?
Nincs sok állandó alkalmazott, időnként konferenciákat rendezünk. Attól függ, mennyi pénzt sikerül szereznünk, részben az egyetemtől, részben külső forrásokból. Pályázunk grantokra, alapkutatásra, és szoktak lenni olyan projektek, ahol elvárás, hogy a végén valami termék legyen. Ez néha csak ismeret, nem feltétlenül szoftver vagy más kézzelfogható termék. Néha csak meg kell érteni a rendszerüket és segíteni kell módszerekkel. Tehát igazából ez is kutatás.
Az operációkutatási feladatoknak jellemzően sok alkalmazása van.
Így igaz, rengeteg alkalmazás van. Tehát sok ilyen projekten dolgoztunk az elmúlt években. A legtöbb a Department of Homeland Security-tól jön. Ők érzik leginkább úgy, hogy rengeteg feladatuk van, és nagyon nem tudják, hogyan kell azt jól csinálni. Sok az érdekes probléma, ezeknek jó része, de nem mindegyik operációkutatás. Gyakran jönnek adatelemzési, vagy policy elemzési kérdések is.
Visszatérve az egyetemre: egy professzor inkább kutat, vagy inkább tanít?
Aki professzor, attól elvárják, hogy kutasson. Az előmeneteleknél sokféle rang van, azokon végig kell menni. A fő szempont a kutatás és a teljesítmény, másodlagos szempont a tanítás, hogy mennyit, hogyan tanítok. Azt, hogy milyen minőségben, könnyű elbírálni. És akkor egy picike szerepe van annak is, hogy ki mennyire hajlandó részt venni mindenféle bizottságokban, meg egyéb módon az egyetem életében. De a fő hangsúly a kutatás, az az elsődleges elbírálási tényező. Amikor új kollégákat veszünk fel, elsődleges szempont, hogy milyen területen van, és hogy potenciálisan jó kutató-e.
Ettől van jó híre a Rutgersnek?
Természetesen ez jelentős szerepet játszik abban, hogy milyen az egyetemnek a híre. Az amerikai egyetemek szövetsége 3-5 évente elbírálja, hogy egy egyetem megüti-e az egyetemi szintet.
Akkor is, ha az egy elismert, kiváló intézmény?
Akkor is. Minden egyetemet megvizsgálnak, és az elbírálási tényezők között sok minden szerepel. Az egyik szempont az, hogy milyen a tudományos munka, mennyi publikáció van, mennyi pályázatot nyertek a kutatók, milyen sok előadást tartanak stb.
És a diákok véleménye?
A diákok véleménye is számít, úgy 30 százalékban. Hogy mennyire jó az oktatás. Milyenek az óraszámok, hogyan oktatnak a tanárok. De sokkal nagyobb a súlya annak, hogy milyen jó állásokat kapnak azután, hogy elvégezték a szakot. Tehát a kutatási output és az álláslehetőségek alkotnak jelentős szempontot.
Milyen módszerekkel tanítotok, illetőleg mekkorák az évfolyamok? Vagy nincs is olyan, hogy évfolyam?
Nálunk kreditrendszer van, igazából nincsenek évfolyamok. Sokféle órát adunk, és vannak bizonyos vonalak, amelyek mentén sorban fel lehet venni a tárgyakat, de ez nem egyértelmű. Több variáció is lehetséges, attól függően, hogy a diák hosszú távon milyen irányba akar menni.
A mi tanszékünknek lényegében két része van. Van egy operációkutatási csoport és egy informatikus csoport, akik inkább az adatelemzés irányába mennek el. Ez a kettő kiegészíti egymást, ha mondjuk egy üzleti tevékenységre gondolsz. Mi olyan órákat tartunk, ahol döntést segítő modelleket tanulnak, meg szoftvereket, meg számítási módszereket, másrészről azt is tanítjuk, milyen adatbázisokat hogyan kell használni, vagy hogy miként lehet eljutni azokhoz az adatokhoz, amelyek a döntéselőkészítéshez szükségesek. Tehát a programokban a diákok között vannak, akik inkább az optimizálás felé akarnak menni a jövőben, másokat jobban érdekel a statisztika, vagy az adatelemzés. Ennek megfelelően változik, hogy milyen órákat milyen sorrendben vesznek fel.
Jellemzően hány diák van egy órán?
Ez nagyon jó kérdés, mert tradicionálisan egy egyetemen, ha megnézed a tantermeket, látod, hogy 50-60 fő fér csak be egy terembe. Tehát ez a tipikus létszám, és általában nem is telnek meg a termek, úgy 40-50-en vannak. De pont most sok amerikai egyetemen – nálunk is – elindult egy folyamat, hogy megpróbálják az alapvető bevezető órákat áttenni olyan termekbe, ahol egyszerre 300 diák is befér, vagy 400. Úgyhogy most nálunk is ezzel kísérleteznek, van több ilyen tárgy. Nem egyértelmű a siker, mert persze az egyetem oldaláról jó, nem kell annyi erőfeszítés, mert kevesebb előadót kell fizetni, nem kell párhuzamosan ugyanazt 8 teremben tanítani. De cserébe a tanárok nem örülnek annyira, sokkal nehezebb ilyen nagylétszámú órákat tartani, sokkal nehezebb és több idő levizsgáztatni a diákokat.
Hogyan vizsgáztattok? Írásban? Szóban?
A legtöbb vizsga az írásbeli. Szóbeli vizsga az inkább csak a graduate szinten van.
Tehát a mesterképzéssel kezdődik. De ott már van?
Ott már van, persze, de undergraduate szinten nincs. Graduate szinten van több olyan nagy lépcső, amit nálunk régen szigorlatnak hívtak. Azok tipikusan szóbeli vizsgák. Az összes többi vizsga írásbeli. Ha egy tárgyat elvégzel, akkor jön a félév vége, le kell tenni a vizsgát, ami majdnem mindig írásbeli vizsgát jelent.
Matematikából például elég egy tételt ismerni, vagy a bizonyítást is kéritek?
Sokszor kérjük a bizonyítást is.
Le kell írnia a teljes bizonyítást?
Le kell írnia, vagy alkalmaznia kell tudni a tételt. Azon múlik, hogy tudod-e, hogy melyik feltételnek milyen szerepe volt. Trükkös alkalmazásokat adunk, ahol látni kell, hogy hohó, ez itt nem alkalmazható, mert az a feltétel hiányzik — ezt pedig fel kell ismerni.
Beszélj most egy kicsit az akadémiai székfoglaló előadásod témájáról.
Amiről ott beszéltem, az az optimalizáció egy alkalmazása, egy szerencsés alkalmazás, mert tényleg szép, érdekes dolgok jöttek ki. De ez nagyon hosszú folyamat volt. Tehát azt próbáltam elmondani, hogy jó 12 éve kerültem kapcsolatba olyanokkal, akik a képfeldolgozási alkalmazásban dolgoznak. Az ő segítségükkel megértettem, hogy az az optimalizációs terület, amelyen én már évtizedek óta dolgozom, nagyon is hasznos az ő oldalukról. Nagyon jó kapcsolat alakult ki, volt egy közös grantunk. Több éven keresztül sok egyéb közös projektben vettünk részt, és ezek az eredmények, amelyekről beszámoltam, lényegében ezeknek a közös kutatásoknak a melléktermékei.
Fotó: mta.hu
Ez azért egy kirívóan optimista példa a matematika alkalmazására viszonylag rövid távon...
Hát igen, mert ha meggondolod, az eredeti eredményt mi 89-ben találtuk, de aztán beraktuk a fiókba, mert senkit nem érdekelt. 20 év múlva már lehetett használni. Ez tényleg rövid idő. És szerencsés, úgy ahogy mondod. Ritkán van ilyen. Valahogy véletlenül belebotlottunk ebbe, és sikerült úgy alkamazni, hogy tényleg hasznos is legyen valamilyen szinten. A másik dolog, amit én nagyon érdekesnek tartok ebben, és erről is próbáltam beszélni, hogy igazából abból, hogy itt az alkalmazás sikeres volt és a partnereink ezt a módszert olyan módon alkalmazták, amire én nem is gondoltam, kijött egy csomó további új, érdekes kérdés.
Ami újabb elméleti problémákat vet fel?
Amin most gondolkozunk az elméletben. Aminek megint nincs közvetlen hatása, mert vagy megoldjuk vagy nem, de attól a képfeldolgozás alapvetően nem fog megváltozni. De megváltozhat egy picit, tehát például most, hogy megtaláltuk, hogy egy n-edfokú tagot lehet log(n) változóval kvadratizálni, az egy apró kis lépésnek tűnik, de ugyanakkor ez az alkalmazói oldalról azt jelentheti, hogy 80-90%-ban tudod csökkenteni a méretét annak a problémának, amivel foglalkozol. Tehát könnyen lehet, hogy lesz valami haszon belőle.
Ugye ez egy egészen friss eredményetek?
Ezt két héttel az akadémiai székfoglaló előadásom előtt fedeztük fel, tehát ebben az értelemben egészen friss. Van egy csomó érdekes kérdés, amit lényegében az alkalmazói oldalon dolgozók tettek fel. Mert tőlük jöttek a felvetések. Tehát az együttműködés úgy folyik, hogy a Cornellen van egy csoport, a kollégám New Yorkban a Google-nél dolgozik, én meg a Rutgersen ülök. Időnként kapok egy emailt, hogy te, most csináltuk ezt és ezt, mit tudsz erről? Én tíz esetből kilencszer vagy nem tudok semmit, vagy ha tudok is, triviális, csak ők tíz kérdésből egy érdekes, az nagyon jó arány.
30-40 évvel ezelőtt a matematikus még magányosan kutathatott, papíron és ceruzán kívül másra nemigen volt szüksége. Ez ma már szinte elképzelhetetlen. Akár vadidegen emberek is dolgozhaznak együtt a világ minden tájáról...
Ez is egy érdekes változás, igen, nagyon sok kutatócsoport van. Ebből a szempontból szerencsésnek tartom magamat, mert én sose voltam „magányos” matematikus. Nagyon kevés olyan eredményem van, amelyet úgy találtam ki, hogy egyedül leültem a sarokba. Ha én egyedül ülök egy sarokban, akkor előbb-utóbb unatkozom. Valahogy nem fekszik nekem. De ha valakivel tudok beszélgetni, akkor egyszer csak előjönnek érdekes kérdések, érdekes ötletek, és az sokkal többet kihoz a témából, mintha egyedül gondolkoznék rajta. És szerencsém volt, mert sikerült olyan kutatócsoportokat szerveznem, ahol ez működött/működik. Máig is van 3-4 ilyen csoport, akikkel együtt dolgozunk.
Mennyire érzed ma hasznosnak azt, amit ELTE-n tanultál?
Nagyon is hasznos volt. Rengeteg kombinatorikát tanultunk az ELTE-n, és a diszkrét optimalizálás területén rengeteg elmélet alkalmazható egy az egyben. Az előadásomban említettem, hogy van néhány nagyon is elméleti, tiszta matematikai kombinatorikai eredmény, aminek az alkalmazása nagyon fontos. tehát a gondolkodásmódot befolyásolják, ha az ember ismeri ezeket a feladatokat. Tudod, úgy van ez, hogy ha van egy kalapácsod, akkor mindent szögnek látsz. Itt is úgy van, hogy ha az ember gondolkodása beáll valamire, akkor megpróbálja arra a formára hozni a feladatokat, és modellezni a valóságot. Ebből a szempontból igenis sok haszna volt annak, amit az egyetemen tanultam.
Néhányan az előadás hallgatóságából: egykori ELTE-évfolyamtársak. Fotó: mta.hu
Nagy a magyar és az amerikai matematikaoktatás közötti különbség?
Azt látni kell, hogy itt a gimnázium nagyon más. Az amerikai matematikaoktatás esetén többezer egyetemről beszélünk, és azt lehetetlen leírni egységes rendszerként. Ilyen nem is létezik, és épp ezért ezen a felsőbb szinten, a graduate oktatás szintjén, sokkal-sokkal nagyobb a verseny, mint a magyar rendszerben. Már a diákok felvételénél is. Nagyon nehéz bekerülni egy jó egyetemre.
Sokan akarnak Amerikában matematikával foglalkozni?
Rengetegen akarnak, de nem mind amerikaiak. Mi veszünk fel diákokat Kínából, Indiából, Olaszországból stb. Ha azt nézed, hol van operációkutatás, jó matematikaoktatás, csak néhány amerikai egyetem az, ami dominál, ahová érdemes menni. Ezért, ha az összes külföldről érkezett diák ezekre a helyekre jelentkezik, ott nagyon komoly a verseny. Sokszáz diák jön a világ majdnem mindegyik országából. Például Kína, India is hatalmas országok, ahonnan nagyon sokan jönnek.
Hogyan tekintenek a magyar egyetemekről jöttekre?
A matematikán belül a magyar diákoknak nagyon jó hírük van. A magyar diákok szerintem élvezik a hírnév előnyeit. Ha valaki az ELTE-n tanult matematikát, és jelentkezik egy graduate programra, akkor könnyedén bejut.
És hogyan lehet a Rutgersre professzornak bekerülni? Mondtad, hogy olyanokat vesztek fel, akiknek jók a kutatási eredményei. Hirdet állásokat a Rutgers?
Persze. Ez egy állami egyetem, hihetetlenül szigorú előírásai vannak, hogyan kell eleget tenni a különböző rendelkezéseknek, amelyek azt próbálják elérni, hogy mindenki egyenlő esélyt kapjon. Igazából nem lehet kivételezni. Nem lehet csak úgy valakit odahívni. Tehát hirdetni kell, a pályázatokat a bizottságnak el kell bírálni, rangsorolni kell, és akkor általában behívjuk interjúra az első 3-4 jelöltet, hogy elbeszélgessünk velük. Annak alapján kialakul egy vélemény, majd szavaz a bizottság.
Mi van a vendégkutatókkal?
A vendégkutató státusz az más. Vendégkutatók tipikusan a grantok esetében jönnek, őket nem az egyetem fizeti. Ott az számít, hogy kihez jössz, hogy kivel dolgozol, a pályázatot elnyert kutató dönti el, hogy kivel akar együtt dolgozni.
Értem. Akkor hogyan keletkezik egy valódi egyetemi állás?
Kétféleképpen. Az egyik eset, ha valaki nyugdíjba megy. És akkor hirtelen ott az állása. Szerencsés esetben ő idős, és magas a fizetése, akkor gyakran két embert is fel lehet venni abból az egy fizetésből. De a másik gyakori dolog az, hogy megnő egy tanítási programunk mérete. Így jártunk tavaly. Van egy masters programunk, ahol két éve 50 diák volt évente, most 400 jelentkezett. Tehát hirtelen sokkal több órát kell adni. Ilyenkor az ember elmegy a dékánhoz, dörömböl az ajtaján, és elmagyarázza, hogy nézd, most 8 órával többet kell leadjak ebben a félévben, ennyi új gyerek van. Adj nekem új vonalat, hogy felvehessünk új embereket tanítani. Kétféle állás van, az egyik az úgynevezett tenure track. Ebben vannak az igazi kutató jellegű állások, ahol komoly az elbírálás. De van egy másik, a nem tenure track vonal, ahol olyanokat veszünk fel, akiknek nincs annyi kutatási ambíciójuk, de hajlandók sokat tanítani. Tehát tipikusan ők kétszer annyit tanítanak, mint egy reguláris professzori állásban levő. Fizetésük sem annyira magas, (a tenured állás felét-harmadát keresik), viszont nincs az az elvárás, hogy annyit publikáljanak, mint a többi professzor. Az alapvető bevezető kurzusoknál sok ilyet alkalmazunk. De ez is szabályozva van, az összes professzori pozícióknak legfeljebb talán a 30%-a lehet ilyen, tehát az nem lehet, hogy mi csak kutatunk és felveszünk embereket fele pénzért tanítani, minden professzornak tanítani is kell.
És te hogy kerültél ide Magyarországról?
1986-ban kaptam egy telefonhívást, hogy van itt egy ösztöndíj fél évre, ekkor mentem ki. Ez egy nagyon kis fizetésű posztdoktori ösztöndíj volt. Amikor megújították, akkor kihívtam a feleségemet meg a gyerekemet is, hogy gyertek, élvezzétek ti is. A szerződésemet újabb egy évre meghosszabbították, és megszületett a kisebbik lányom, aki koraszülött lett, nagyon kis súllyal, kórházban volt hosszú ideig. Akkor döntöttük el, hogy most nem akarunk egy ideig hazajönni. Addigra lényegében kimerítettem azt a vízumlehetőséget, amit ilyen rövid távra kaphattam, tehát muszáj volt egy igazi állásért folyamodni, ahol tudnak támogatni, hogy kapjak rendes munkavállalási vízumot. Pályáztam, sok helyre elmentem, több állásajánlatot kaptam, végül a Rutgerset választottam.
Mi volt az előzménye, miért pont téged kerestek meg ezzel a telefonhívással 86-ban?
A RUTCOR, a Rutgers Center for Operations Research mint operációkutatási központ, egy nagy grant keretében 15 évre kapott komoly összeget, amiből sok embert oda tudtak hívni. Az igazgatója a magyar anyanyelvű Hammer Péter volt, aki Temesvárról származott el. Mint román állampolgár, disszidált a 60-as években, és ő irányította ezt a központot. A 80-as években Budapesten járt, meglátogatott minket a SZTAKI-ban, előadást is tartott, és körülnézett, hogy kit lehetne elhívni. Az egyik ilyen Prékopa András volt. Ő egy fél évvel korábban ment ki, és amikor már ott volt, akkor ő javasolt más magyarokat is.
A Magyar Tudományos Akadémia Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet, a SZTAKI ma már több mint ötven éves.Te akkor a SZTAKI-ban dolgoztál?
Én végig a SZTAKI-ban dolgoztam az egyetem után. Tehát az előzmény annyi, hogy voltak emberek, akik ismertek engem. Ez majdnem mindig így van. Teljesen ismeretlenül nagyon nehéz valahová eljutni. De még egyszer, ez csak egy féléves ösztöndíj volt.
De most amerikai állampolgár vagy?
Persze.
Hogyan kaptad meg? Mennyi idő után?
Gyalogosan végigjártam a hivatalos utat. Amikor '90-ben megkaptam a munkavállalási vízumot, rögtön módom volt beadni az úgynevezett zöldkártya kérvényt. Belekerült 3 évbe, hogy megkapjam. Eléggé lassú, nem igazán barátságos folyamat. És ha megkapod a zöldkártyát, utána jogod van a kérni az állampolgárságot. Talán 5 évet kell várni. Én pontosan ezt csináltam.
Magyar állampolgár is maradtál?
Természetesen.
Tehát kettős állampolgár vagy. Neked a kisebbik lányod Amerikában született...
Mindegyik lányom magyar, ő is.
De ő születésekor amerikai állampolgár lett?
Igen, ő definíció szerint amerikai, de rögtön az első alkalommal, amikor jöttem Pestre, hoztam a születési papírjait, és bejegyeztettem itt is.
Tudom, elég sokat hazajársz. De mennyire érzed azt...most mennyire vagy amerikai és mennyire vagy magyar?
Egyik se. Egyik se már sajnos. Magyarország rengeteget változott, és én nem vagyok itt, csak ilyen rövid látogatásokra. Főleg eleinte nagyon hosszú ideig nem tudtam jönni, amíg az ember várja a zöldkártyát, addig nem is utazhat. Úgyhogy furcsa volt, amikor a 90-es évek közepén először visszajöttem, akkor már érződött, hogy nagy változások voltak. 86-ban mentem ki, évekkel a rendszerváltás előtt. Mikor visszajöttem, a mindennapi élet nagyon más lett: nagyon megváltozott az, hogy milyen boltok vannak, hogyan tudsz vásárolni, hogyan tudsz élni, hogy mi mennyibe kerül, hová tudsz menni. Ehhez hozzá kellett szokni.
Én emlékszem egy Boros Endrére, Enzora, aki azt mondta, hogy lehet, hogy inkább erdész lesz, mint matematikus.
Igen, kis híján... Nekem, tudod nem volt lakásom. Amikor a SZTAKI-ban elkezdtem dolgozni, nagyon nehéz volt a helyzetem, egy ócska kis lyukat béreltem. Rudas Tamás (volt évfolyamtársunk) zseniális ötlete az volt, hogy vegyünk egy rönkházat, és vegyünk egy kis telket valahol kint a hegyekben olcsón, állítsuk fel a faházat, és éljünk ott. Kis híján létrejött ez az akció. Azon bukott el, hogy mire eljutottunk oda, hogy szemrevételezzük a faházakat, már tél volt, és rájöttünk, hogy ebben kutya hideg lesz. Úgyhogy nem vettük meg.
Ezen bukott meg az erdész karrier...
Igen.
Nagyon sokat kirándultunk annak idején. És azóta?
Hát kirándulgattunk igen, azért ott más a kirándulás. Ugye itt vonatra szállsz meg gyalogolsz, ott meg autóba ülsz és a távolságok sokkal nagyobbak.
Azért ez nem ugyanaz.
Hát utána gyalogoltunk! Voltak kedvenc helyeink, ahová mindig elmentünk a gyerekekkel. De ahogy az évek teltek, egyre kevesebbet gyalogoltam. Már nem vagyok olyan fürge, mint régen. És valahogy meg is változott az, hogy mit szeretek nézni. Rájöttem, hogy én azért inkább városi, mint falusi legény vagyok, tehát nem lennék erdész.
Tényleg?
Jobban érzem magam egy városban. Inkább szeretek sétálgatni a városi utcákon, mint kint egy erdőben.
Hát, változunk. Hogyan érzed, melyek voltak az életed fordulópontjai?
Még nem gondolkoztam ezen. Az egyik legfontosabb volt, amikor a feleségemmel találkoztam. És én azt is annak nevezném, amikor az egyetem évei alatt kapcsolatba kerültem a SZTAKI operációkutatási csoportjával. Mert igazából akkor nőtt meg az érdeklődésem az optimalizáció iránt. És annak is köszönhető, hogy ott állásom lett.
Te nem operációkutatási szakirányra jártál az egyetemen.
Egyéni szakon végeztem.
Mit tanultál akkor?
Véges geometriát. Annak nincs sok köze az optimalizációhoz. De az utolsó két évben folyamatosan jártam a SZTAKI-ba, érdekelt az egész értékű programozás meg ilyen dolgok.
Tehát itt alapozódott meg a későbbi karriered.
Igen. Meg hát ez a telefonhívás. Az intézet Victor Hugo utcai épületében üldögéltem, amikor átrohant a titkárnő, hogy jujujj, telefonon hívnak Amerikából. Igazából én nem akartam kimenni. Mondtam Andrásnak, hogy miért nem hív mást. Menjen másvalaki. De akkor nagyon legorombított, hogy képzelem? Utána beszélgettem másokkal is, akik meggyőztek, azt mondták, hogy hat hónap, azt kibírod.
Te minek tulajdonítod, véletlennek vagy szükségszerűnek ezt a pályát, amit így befutottál, azt, amit elértél?
Hát nem véletlen, semmiképpen sem az. Valahol úgy érzem, sok-sok év után meg vagyok róla győződve, hogy igazából minden emberben van valami, amit jól tud csinálni. Ha sikerül, ha szerencséd van, és megtalálod azt a pályát, amihez vonzódsz, akkor a legfontosabb dolog az életben. hogy azt csinálhatod, amit jól csinálsz. Ebből a szempontból nekem szerencsém volt, rátaláltam erre a helyre. Hozzá kell tegyem, hogy ez a kutatócsoport a Rutgersen meg a kollégák a Computer Science-ről matematikailag nagyon is pezsgő, nagyon is inspiráló környezet volt, nagyon sokat segítettek a pályámon.
Egyetemistaként nyilván nem gondoltad, hogy egy amerikai egyetm professzoraként 2017-ben itt erről fogsz beszélgetni...
Nem, abszolút nem gondoltam.
Akkoriban volt valami távlati elképzelésed?
Hát talán még emlékszel, akkoriban kezdett el buzogni a programozás, tehát az első kicsit is jobb számítógépekhez hozzájutottunk, és én úgy képzeltem, hogy ez lesz, hogy én optimalizációs szoftvereket fogok fejleszteni.
Igen? Tehát nem elméleti matematikusnak gondoltad magad?
Szerettem az elméletet is, akkor is dolgoztam már, cikkeket írogattam. Ez később aztán megváltozott persze. Azért én elég sokat programoztam a SZTAKI-ban, és még ott kint Amerikában is eleinte megírtam a magam szoftvereit és optimalizációs módszereit. Később rájöttem, hogy ez azért időigényes, fárasztó, állandóan cserélődnek a rendszerek, tehát egy csomó olyan dolgot kell tanulni, aminek semmi köze ahhoz, hogy egy algoritmust hogyan értelmezek. Egyszerűen nem tudtam elég időt rászánni a programozásra. Minél kevesebbet csinálod, annál távolabb kerülsz, mert nincs gyakorlatod...Tehát elszakadtam a területtől, és jobban elmentem az elmélet felé.
Sokat utazol a világban. Ez nyilván fontos neked.
Én olyan vagyok, aki úgy tud kutatni, hogy együtt valakivel, és nem is egy emberrel, hanem kis csoportokban. Tehát néha öten-hatan ülünk egy szobában. Ez akkor kezd működni, ha ott tudsz ülni 3-4 napot, és utána már mindenki érti ezt a témát.
Tehát a személyes kapcsolat a fontos.
A személyes kapcsolat nagyon fontos, és az, hogy ez az interakció létrejöjjön. Amikor meglátogatok valakit, akkor egy szobában ott ülünk napi 8-10 órát és a harmadik nap után hirtelen elkezdenek pezsegni az ötletek és a gondolatok. Tehát akkor beindul a dolog. Ha ott tudok lenni egy hetet, vagy kettőt, akkor igazából az ottlétem második része nagyon produktív szokott lenni. De még egyszer, ez függ az ember egyéniségétől. Valószínűleg nem mindenki működik így.
Értem.
Nekem ez a jó. Ezért szeretek utazni. Egyébként is világéletemben szerettem utazni, és így eljutok olyan helyekre, amelyekről gyerekkoromban csak álmodtam. Ez külön jó. Vannak kedvenc városaim. ahova mindig örömmel visszamegyek.
Például?
Ó, nagyon szeretem Rómát, Kiotót, Párizst. Azt kell mondjam, Rómát már jobban ismerem, mint Budapestet. Ha Budapesten ledobsz valahová, akkor lehet, hogy keresgélnem kell, hogy hol is vagyok. Rómában ez már nem így van.
Miért pont Róma?
Sokszor voltam ott, már legalább húszszor. 5 hetet, 6 hetet, 2 hónapot, mikor hogy. Nagyon szeretem Rómát, szeretem a városokat. Kiotót is, Tokiót is szeretem. Mondjuk Tokió nagyon nagy város, de Kiotó az gyönyörű, szeretek oda visszajárni. Például Japán olyan hely, ahol az igazán érdekes látnivalók mindig a városon kívül vannak. Csak kimész egy kicsit a város szélére, és ott egy gyönyörű hely. Tehát ez nem igazi kirándulás, nem olyan kirándulás. Picike kirándulás. De nem olyan, mint amit diákkorunkban csináltunk.
Ez megfelel végszónak is a beszélgetésünkhöz, köszönöm.