Václav Knapp: Od prvního e-mailu k výzkumu AI a mozku na špičkových pracovištích.

Když bylo Václavu Knappovi patnáct, chtěl si postavit vlastní kvantový počítač. Plán byl nakonec příliš ambiciózní, ale místo toho začal dojíždět na Univerzitu Palackého a zapojil se do práce s iontovými pastmi. Později se věnoval počítačovému vidění, robotice a umělé inteligenci. V sedmnácti začal spolupracovat s výzkumníky na University of California, Berkeley. Dnes studuje kybernetiku a robotiku na FEL ČVUT a pokračuje ve výzkumu na předních amerických univerzitách. Nečekal přitom, až mu někdo příležitost nabídne.

„Myslím si, že nejdůležitější je chtít dělat něco, co třeba tady výzkumná komunita úplně nedělá. Pro mě je to kombinace výpočetní neurovědy a čistě AI,“ říká Václav. Když hledal experty, s nimiž by na podobných otázkách mohl pracovat, jednoduše jim začal psát. Odpověděla přibližně desetina oslovených. Některé nápady nezapadly do práce dané laboratoře, jiné ano. Z jednoho kontaktu postupně vyrostla skutečná vědecká spolupráce.

Co může umělá inteligence odkoukat od mozku?

Právě propojení oborů se stalo jedním z nejdůležitějších témat Václavovy zahraniční zkušenosti. Na University of Pennsylvania spolupracoval s profesorem Tylerem Bonnenem, jehož výzkum propojuje neurovědu, psychologii a počítačové vědy. Jeho laboratoř se zabývá tím, jak spolu v lidském mozku souvisejí vnímání a paměť, a zda lze tyto principy převést do výpočetních modelů.

V jednom z vědeckých projektů Václav zkoumal rozdíl mezi tím, jak vizuální informace zpracovává člověk a jak současné modely AI. Člověk se totiž při složitějším úkolu může zastavit, vrátit se k detailu nebo věnovat obtížnějšímu obrazu více pozornosti. Umělá neuronová síť běžně zpracuje každý vstup podobným způsobem.

Druhý projekt míří k ještě hlubší otázce. Jak vytvořit paměť, která by se více podobala té lidské. Současné AI modely dokážou zpracovat obrovské množství informací, ale jejich kontext má své hranice. U obrazu a videa je problém ještě výraznější. Člověk si oproti tomu nese zkušenosti celé roky, aniž by si ukládal každý obraz v původní podobě.

Václava proto zajímá, jak může model informace efektivně ukládat, komprimovat a následně je používat při rozhodování, například když se robot pohybuje místností a musí si pamatovat, co už viděl a kam se má podívat dál. Výsledky mohou být důležité nejen pro robotiku, ale obecně pro vývoj AI systémů s efektivnější dlouhodobou pamětí.

Dva obory, dva způsoby přemýšlení

Václava Knappa na spojení AI a neurověd fascinuje ještě jedna věc. Obě oblasti totiž podle něj přistupují k problémům jinak. V informatice je častější inženýrské uvažování: máme cíl, vytvoříme řešení a testujeme, jestli funguje. Ve vědě člověk formuluje hypotézu a pak se ji snaží ze všech stran vyvrátit. Teprve pokud odolá, může získat větší důvěru.

„Občas, když nevím v jedné oblasti, jak vyřešit problém, tak se kouknu přes okno té druhé a třeba tam vidím něco jiného,“ popisuje. Právě mezioborovost dnes stojí za řadou velkých vědeckých posunů. Hranice mezi informatikou, biologií, neurovědou nebo třeba medicínou jsou nejasnější a znalost jednoho oboru může přinést úplně nový pohled na problém v jiném.

První krok nemusí vyjít. Ale bez něj nevyjde nic

Vaškův příběh je zajímavý nejen tím, že se dostal na Berkeley a UPenn, ale i způsobem, jakým o své kariérní cestě přemýšlí. První vědecká publikace mu podle jeho vlastních slov dala sebevědomí oslovit zahraniční vědce. To už má. Zároveň ovšem zdůrazňuje, že vlastní iniciativa sama o sobě nestačí. Na začátku velmi pomáhá někdo, kdo mladého člověka nasměruje a ukáže mu, že podobná cesta vůbec existuje. Zásadní jsou kontakty.

A právě zde chce Nadace Neuron mladým talentům pomáhat. Nejen vhodnými kontakty a inspirací, ale také finančně. Zahraniční stáž na podobně špičkovém pracovišti totiž může být pro studenty příležitostí, která by bez podpory byla jen velmi obtížně dostupná.

„V mém případě to byla velká finanční pomoc a bez ní by to nešlo úplně, nebo by to bylo mnohem složitější. Je důležité studentům umožnit, aby si to zkusili,“ říká Václav. Jeho rada ostatním mladým lidem je přitom překvapivě jednoduchá: „Vždycky přemýšlím, jaká je pravděpodobnost, že se něco stane. Když neudělám ani ten první krok, tak je nulová.“

Ne každý e-mail dostane odpověď, ne každý projekt nutně vyjde a nikoliv každá cesta vede tam, kam člověk původně čekal. Pokud ale onen první krok neudělá vůbec, žádná další cesta ani nezačne. Podívejte se na celý rozhovor s Václavem Knappem o výzkumu AI a lidské paměti, o zkušenosti ze Spojených států i o tom, proč má smysl prostě to zkusit.

Co bylo na americké stáži s Neuronem nejpodstatnější

Jak jsi byl spokojený se svojí stáží na University of Pennsylvania, na UPenn?

Myslím si, že to bylo super. Já se dřív pohyboval v computer science, teď v neuroscience mě překvapilo, jak je jiný přístup k řešení problémů. UPenn jako taková je ve Filadelfii, takže je blízko města a všichni jsou tam takoví přátelští. Bylo to milé, do jisté míry jsem to očekával, protože už tam nějaké lidi znám. Takže to bylo přesně takové, jaké jsem chtěl, ne-li lepší!

Proč sis z celé Ivy League a dalších škol vybral právě UPenn? Co bylo podstatné?

Já už dřív pracoval s Tylerem Bonnenem. On byl dřív postdokem na UC Berkeley a teď nedávno dostal profesuru na UPenn. Takže primárně kvůli němu. Ale není to náhoda, protože UPenn je jedna z nejlepších univerzit v oblasti neurověd a kognitivních věd.

Prý jsi tam byl každý den osm hodin v laborce... Co to vlastně obnáší osm hodin v laborce v oblasti neuroscience anebo kognitivních věd?

Hodně času člověk čte články ostatních lidí z oboru, jak řešili stejný nebo podobný problém. A pak hodně času programuje a experimentuje. Protože to je computational neuroscience, tak se to celé odehrává na počítači. Hodně jsem tam programoval, trénoval různé modely a experimentoval. No a pak je další část: bavíme se s kolegy a s naším profesorem. Měli jsme, myslím, přibližně třikrát týdně nějaké schůzky, vždycky tak dvě hodiny. Nebo kdykoliv jsem se potřeboval na něco zeptat či jsme potřebovali něco vyřešit, prostě jsem zaťukal na dveře. A s ostatními lidmi člověk interaguje pořád. Musím říct, že všichni tam byli vstřícní.

Co mělo pro tebe za těch osm týdnů stáže největší přínos?

Asi bych řekl, že jako u jakékoliv stáže jsou to kontakty. Prostě zajímaví lidé, které jsem poznal, se kterými teď můžu pracovat i online. Nebo se znovu uvidíme na konferencích.

Udělal sis třeba i nějaký výlet do Pittsburghu nebo aspoň po okolí?

Jo, byl jsem. O víkendech, vždycky v neděli, jsem se někam podíval do Princetonu (v New Jersey), do Washingtonu... Vlastně po tom East Coast se dá všude jezdit vlakem do hodiny a půl. Takže jsem se zajel kouknout do takových těch známých měst – byl jsem i v New Yorku. Ten Princeton byl moc hezký a je to taková hodně uzavřená komunita v tom smyslu, že to není v centru města jako UPenn nebo jiné školy. Ale ten park je fakt nádherný.

Bylo na stáži něco, že sis řekl: Tohle je segment, který chci sledovat?

Více jsem se tam utvrdil v tom, že mě fakt baví computational cognitive science. Byli jsme přes léto na jedné konferenci v New Yorku, takže jsem si ujasnil, že mě to opravdu baví a ti lidé jsou tam fajn. A kombinuje to navíc v sobě věci, které mě hodně zajímají.

Teď jsi studentem ČVUT. Jak funguješ? Přes den jsi v české škole a večer online?

Přesně tak. Ono je to teď jiné než na střední škole. Hodně ráno mám přednášky, některé mám i odpoledne, ale mezitím mívám čas programovat, pracovat na svém výzkumu. Večer, protože ve Filadelfii mají o šest hodin míň, pak mám schůzky s kolegy v USA.

Jak si má laik představit, že děláš ze svého pokoje výzkum online s Američany?

Velmi jednoduše, protože já trénuju modely a programuju. Dali mi přístup k výpočetnímu výkonu, který tam na UPenn mají, a pak je to vlastně úplně stejné, jako kdybych tam seděl.