Z nadvlády strojů strach nemám. Bojím se, že jejich schopnosti nevyužijeme včas, říká vědkyně
Lenka Zdeborová propojuje matematiku s fyzikou a informatikou, abychom jako lidé lépe rozuměli inteligentním strojům a uměli je využít i na řešení celospolečenských a planetárních problémů. „Bohužel, žádný speciální algoritmus, který by dokázal předpovědět vývoj války, nemáme,“ říká někdejší šampionka matematických olympiád, dnes vědkyně s mezinárodním renomé.
V profilu se mimo jiné dočtete:
-
O neschopnosti využít schopnosti strojů.
-
O slastné chuti olympijského hot dogu.
-
O odolnosti vůči frustracím a nezdaru.
-
O strojích-lékařích, strojích-soudcích.
-
O krkavčích matkách a houbaření.
Výzkum Lenky Zdeborové překračuje hranice mezi fyzikou, matematikou a informatikou – tam a zase zpátky. Vědkyně využívá znalosti a zkušenosti ze všech tří oborů, propojuje je a posouvá dál. Ale pořád o sobě říká: „Jsem teoretický fyzik. Zajímá mě, jak věci fungují.“
Věnuje se strojovému učení a neuronovým sítím. S kolegy a kolegyněmi z celého světa se snaží do hloubky pochopit, jak algoritmy, které se samy učí z dostupných dat, fungují. Přesněji řečeno, za jakých okolností fungují a za jakých ne.
Seriál: Cesta tam a zase zpátky
Universitas přináší příběhy špičkových vědkyň a vědců, kteří sbírali zkušenosti z univerzit a institucí po celém světě a pak se vrátili zpátky do Česka. Jak se bádá a vyučuje za hranicemi? Co je přimělo k návratu domů? A co tu dělají po zahraniční zkušenosti jinak?
Nástroje, které neuronové sítě a strojové učení využívají, už máme každý nadosah ve svém telefonu. Může to být třeba Google Translator nebo překladač DeepL. V posledních letech se zdokonalily tak, že s trochou kontroly je na jejich překlady pro běžnou komunikaci docela spolehnutí, přitom ještě před deseti patnácti lety vytvářely spíš jazykové kameňáky a nonsensovou poezii.
Římanům most třikrát spadl, počtvrté stál. Máme to stejně
„Je to úžasné. Ale naprogramovat něco takového není až tak složité, to učíme studenty na univerzitě. Problém je, že my pořád v podstatě nevíme, kdy strojové učení fungovat bude, kdy ne. Pořád nevíme, za jakých podmínek se neuronová síť začne opravdu sama učit. Dělá se to metodou pokus–omyl,“ odhaluje Lenka Zdeborová praxi a nabízí příměr se starověkými staviteli.
„Když staří Římané stavěli most, tak to prostě zkoušeli. Třikrát to spadlo, počtvrté to stálo. Ale nevěděli proč. Postupně jsme se jako lidstvo z těch pokusů a omylů leccos naučili a díky matematice a statice už přesně víme, jak most postavit, aby nespadl.“
Se strojovým učením a neuronovými sítěmi jsme podle Lenky Zdeborové tam, kde staří Římané se stavbami mostů.
„Inženýři programují, leccos se jim daří, ale pořád neumíme předpovědět, jak se stroj bude ve skutečnosti chovat, jestli se naučí řešit velmi složité problémy,“ říká.
„Až pochopíme, jak strojové učení přesně funguje, budeme ho moci vylepšit, zdokonalit, pak bude možné ho využít i pro rozhodování v mnohem citlivějších záležitostech, třeba koho přijmout nebo nepřijmout na pracovní pozici nebo na univerzitu, koho dává smysl operovat a koho ne. Nebo při
