Tyrėja, Olandijos Tilburgo universiteto Pažinimo mokslų ir dirbtinio intelekto katedros doktorantė Julija Vaitonytė daro tai, apie ką kadaise kalbėjo tik fantastai, – kuria skaitmeninį žmogų. Jei Julijai pavyks, bus sukurtas skaitmeninis žmogus, kuris elgsis autonomiškai, bet adekvačiai, bendraus natūralia kalba, o ir atrodys kaip tikras.
Ar įsivaizduojate, kad atėjusius į gydymo įstaigą prie durų monitoriuje su jumis pasisveikintų ne gyvas, o skaitmeninis žmogus? Jis atsakytų į jūsų klausimus, galbūt net nusišypsotų, gestikuliuotų rankomis – taip, kaip bet kuris darbuotojas. Skirtumas būtų tik toks, kad šis malonaus veido pašnekovas būtų mokslininkų ilgo darbo rezultatas ir jį matytume tik ekrane.
Pastaruosius penkerius metus Julija Vaitonytė gyvena Olandijoje, čia baigė tyrimų magistro studijas, o dabar jau beveik trejus metus atlieka doktorantūros tyrimus Tilburgo universitete. Julija dirba prie projekto, prie kurio prisideda Tilburgo universitetas, technologijų įmonės ir dvi ligoninės. Komanda siekia suprasti, kokių metodų reikia sukurti skaitmeniniam žmogui. Jie aiškinasi, kaip reaguojama į skaitmeninius žmones: jų fotorealistišką išvaizdą, verbalinį ir neverbalinį elgesį.
Kaip atskirti tikrovę
Pasak J. Vaitonytės, skaitmeninis žmogus, priešingai nei robotas, turi ne fizinį, o virtualų kūną, matomą kompiuterio ekrane, per virtualios realybės akinius ar mobiliojoje aplikacijoje. Norint, kad jis turėtų fotorealistišką išvaizdą, naudojamas 3D skenavimas. Tokiu būdu sukurti veidai jau dabar iš esmės atrodo kaip žmogaus fotografijos. Anot J. Vaitonytės, sunkesnė užduotis yra atrasti, koks turėtų būti skaitmeninio žmogaus elgesys. Kokių algoritmų reikia norint sukurti natūralia kalba kalbantį skaitmeninį žmogų? Ar reikia, kad toks pašnekovas kompiuterio ekrane gestikuliuotų rankomis, rodytų mimikas, o jei reikia, tai kokias ir kada? Kaip sukurti autonomiškai, bet drauge adekvačiai besielgiantį skaitmeninį žmogų?
„Svarbus aspektas yra ir žmonių reakcija. Savo tyrimuose bandžiau suprasti, į kokias detales žmonės atkreipia dėmesį, vertindami skaitmeninio žmogaus veido realistiškumą. Ar veidas bus įsimintas, jei yra ne iki galo realistiškas? Be to, tyriau, kaip galima sugeneruoti veido išraiškas ir kaip žmonės jas suvokia“, – pasakoja tyrėja.
Neseniai ji skyrė nemažai laiko apžvelgti eksperimentus, kuriuose buvo tiriama, kokie procesai vyksta smegenų lygyje, kai žmonės suvokia avatarus ir robotus. Julija priėjo prie išvados, jog panašu, kad yra skirtumų tarp to, kaip apdorojami tikrų žmonių ir avatarų ar robotų veidai.
Veido mimikų generavimo ir suvokimo tyrime mokslininkė taikė statistinius modelius bei pasitelkė eksperimentus su žmonėmis. Kitame tyrime jai pavyko parodyti, jog odos tekstūra ir tai, kaip šviesa atsispindi nuo ragenos (priekinės akies obuolio dalies – red.), yra aspektai, kuriuos žmonės vertina spręsdami apie veido fotorealistiškumą.
Humanoidinis robotas vardu Pepper.
Potencialus sveikatos patarėjas
Anot J. Vaitonytės, kol kas skaitmeniniai žmonės gali pasigirti tik gana skurdžia elgesio išraiška, palyginti su tikrais žmonėmis. Žinoma, ne visur ir reikia tokio skaitmeninio žmogaus, kuris ir natūraliai atrodo, ir natūraliai elgiasi. Kartais užtenka pokalbio roboto, gebančio atsakyti į dažnai užduodamus klausimus.
„Tačiau galvojant apie tokias sritis kaip sveikatos priežiūra, tikėtina, kad dažniausiai norėsime kontekstą suprantančios ir natūralia kalba bendraujančios technologijos. Viena iš ligoninių, kuri yra projekto partnerė, norėtų skaitmeninio žmogaus, gebančio atsakyti į klausimus žmonių, ketinančių darytis skrandžio mažinimo operaciją“, – pasakoja tyrėja.
Dėmesį sutelkia į veidą
Taikydama akių judesių sekimo metodą, J. Vaitonytė tyrė, kaip žmonės paskirsto dėmesį informacijai veide ir gestams. Šis tyrimas leido geriau suprasti, kaip vizualinė informacija iš lūpų ir rankų judesių apdorojama, kai žmonės nevisiškai gali girdėti, kas sakoma.
„Įsivaizduokime situaciją, kai esame triukšmingoje aplinkoje ir klausomės savo pašnekovo. Kaip mums pavyksta suprasti, kas sakoma, nepaisant triukšmo? Greičiausiai skaitome iš lūpų, bet ar naudojame kitą informaciją? Šiame tyrime parodėme, jog išties žmonės didžiausią dalį dėmesio sutelkia į veidą ir praktiškai niekada tiesiogiai nežiūri į rankas ir gestikuliavimą“, – pasakoja tyrėja.
Automatizacija ne visur
Paklausta, ar dirbtinis intelektas kada nors galės pakeisti žmogų, J. Vaitonytė teigia, jog pirmiausia turėtume kelti klausimą, kur pakeisti. Anot jos, kažkada liftininkus išstūmė automatika ir niekas dėl to dabar tikrai nesigaili. Tačiau jei kalbame apie žmogaus darbą, jos manymu, sunku įsivaizduoti, kad greitu metu kompiuteriai visiškai pakeis konkrečias profesijas.
„Kol kas yra labiau tikėtina, kad tam tikros rutininės veiklos ir tam tikri veiklos komponentai bus automatizuoti. Tačiau kuo labiau veikla reikalauja detalių įjungimo į kontekstą ir bendro paveikslo suvokimo, tuo sunkiau ją automatizuoti“, – pabrėžia mokslininkė.
Darbas tik kantriems
J. Vaitonytė sako nelabai mėgstanti žodį „mokslininkas“, jai labiau patinka – tyrėjas, nes iš karto apibūdina, ką šie žmonės veikia – atlieka tyrimus tam tikroje srityje: nuo kompiuterio algoritmų iki kalbos ar šokio.
Eksperimentinių tyrimų procesas susideda iš daugybės mažų žingsnelių: klausimo išsikėlimo, hipotezės suformulavimo, eksperimento paruošimo, duomenų surinkimo, analizės ir jų aprašymo publikacijai. Iki tol, kol mokslinis straipsnis išvysta dienos šviesą, gali praeiti metai ir daugiau.
Tyrėjo darbas, anot Julijos, reikalauja ir daug kūrybiškumo. Tai pasireiškia gebėjimu generuoti idėjas, komunikuoti tyrimo išvadas kitiems tyrėjams ir plačiajai publikai bei dorojantis su iškilusiais sunkumais. Visas šitas ciklas – nuo klausimo iki publikacijos – ir yra tai, kaip veikia tyrimai.
Pastaruosius penkerius metus Julija Vaitonytė gyvena Olandijoje, čia baigė tyrimų magistro studijas, o dabar jau beveik trejus metus atlieka doktorantūros tyrimus Tilburgo universitete.
J. Vaitonytė pirmuosius žingsnius tyrimuose žengė dar magistro studijų metu. Julijai labai pasisekė, kad vos tik pradėjusi studijas, ji turėjo galimybę prisidėti prie savo dėstytojų atliekamų tyrimų. Tai leido įgauti patirties ir galiausiai tapti kelių mokslinių straipsnių bendraautore. Po pirmųjų magistro metų J. Vaitonytė išvyko atlikti tyrimų praktiką į Kembridžo universitetą, o antraisiais metais susitelkė į magistro darbo rašymą, taip pat dirbo asistente pas vieną savo dėstytojų.
Tarp žmogaus ir kompiuterio
Po magistro studijų J. Vaitonytė ieškojo tyrėjos darbo įmonėse, taip pat buvo parašiusi ir savo tyrimų pasiūlymą, bet jam nepavyko rasti finansavimo.
„Siekis pasukti į tyrimus, susijusius su technologijomis, nebuvo sąmoningas. Labiau rūpėjo dirbti prie projekto, kuris būtų tarpdiscipliniškas, ir su komanda, iš kurios galėsiu mokytis, kur vienas kitą galėsime papildyti. Džiugu, kad ir dirbu prie projekto, kuriame susikerta įvairios kryptys, įskaitant žmogaus ir kompiuterio sąveiką, kognityvinį mokslą ir kompiuterinę lingvistiką“, – sako tyrėja.
Anot J. Vaitonytės, kalbėti apie karjerą kol kas dar būtų naivu. Doktorantūra yra laikas, per kurį gilinamos žinios ir gludinami įgūdžiai.
„Esu embriono stadijoje, kurioje bandau klotis pamatą ateičiai. Vis dėlto tikiuosi, kad pavyks išlikti tyrimuose ir ateityje ta karjera iš tiesų susiklostys“, – šypteli doktorantė.
Nors doktorantūros tyrimai yra pagrindinė Julijos veikla, taip pat ji yra aktyvi mokslo populiarinime: rašo tekstus įvairiomis temomis lietuvių bei anglų kalbomis. Kita labai svarbi veikla yra neseniai jos ir kolegės, taip pat lietuvės, pradėta iniciatyva – „AI Forward Forum“. Kartu organizuoja internetinius renginius, kuriuose pranešimus skaito įvairiausi specialistai – nuo kompiuterių mokslininkų iki antropologų bei menininkų.
„Pagrindinis mūsų siekis yra diskutuoti ir keistis įžvalgomis, ko reikia norint sukurti išties protingas dirbtinio intelekto sistemas, pavyzdžiui, suprantančias kontekstą ir aplinką. Tai yra be galo sunki užduotis, nepaisant to, kas rašoma spaudoje. Tikras proveržis gali ateiti tik tuomet, kai skirtingų sričių atstovai yra įtraukiami į procesą ir idėjų generavimą“, – pabrėžia pašnekovė.
Vedė smalsumas
J. Vaitonytė kuklinasi, jog savęs negalėtų apibūdinti kaip gabios. Labiau – kaip ypač smalsią, motyvuotą ir gana darbščią. Tai leido išlaikyti abitūros egzaminus aukštais balais ir baigti mokyklą su pagyrimu. Ji svarsto, jog iki to, kur yra dabar, ją atvedė didelis noras mokytis bei smalsumas.
J. Vaitonytės tyrimų magistras buvo psicholingvistikos srityje. Tačiau dalykai, kuriuos mokėsi nebuvo vien tik lingvistika ir psichologija. Teko greitai perprasti statistiką ir programavimą, taip pat domėjosi ir neuromokslu. Didelė dalis studijų buvo orientuota į laiką, kai studentas prisideda prie savo dėstytojų tyrimų ir įgauna praktinės patirties.
„Antraisiais metais, kai pradėjau dirbti asistente ir tuo pat metu atlikau savo magistrinio tyrimą, krūvis išties buvo didelis, bet tuo pačiu buvo smagu, nes jaučiau, kad esu savo rogėse“, – prisimena J. Vaitonytė.
Į tyrimus, susijusius su žmogaus ir kompiuterio sąveika bei dirbtiniu intelektu, Julija įžengė tik pradėjusi doktorantūrą. Anot jos, tarpdisciplininių tyrimų įdomioji, bet ir sunkioji pusė yra ta, kad žinias reikia išsiugdyti paraleliai skirtingose srityse.
„Žmogaus pusė, ypatingai kalba ir neverbalinė komunikacija, man buvo pažįstama, o štai DI pusė pareikalavo papildomo darbo iš manęs pačios – tiek literatūros skaitymo, tiek aiškinimosi, kaip veikia tam tikri metodai ir modeliai“, – pasakoja Julija.
J. Vaitonytės manymu, romantizuoti galima daugelį veiklų, tačiau mokslininko realybė yra tokia, jog kaip ir daugelyje darbų reikia nuosekliai dirbti, kad pasiektum apčiuopiamų rezultatų.
Tyrimuose ją žavi klausimų kėlimas ir ieškojimas, kaip į tuos klausimus atsakyti, siekis surasti kertinius principus, apibrėžiančius, kaip veikia tam tikri dalykai. O įkvepia žmonės, paskyrę ne vieną dešimtmetį tyrimams ir sugebėję įvaldyti skirtingas sritis.
Nešokti „ant bangos“
Anot tyrėjos, tai, kas populiaru dabar, nebūtinai bus populiaru ateityje. Svarbiausia, anot jos, suprasti, kodėl darai vieną ar kitą dalyką, nors tyrimuose ne visiems ir ne visada pavyksta išlaviruoti tarp to, kas patinka, ir to, kas pritraukia daugiausia finansavimo.
„Prieš trisdešimt metų neuroniniai tinklai buvo labai nepopuliarūs, tik maža grupelė žmonių prie jų dirbo. Vis dėlto tie kompiuterių mokslininkai, kurie tikėjo šituo metodu ir jį vis tobulino, galiausiai sulaukė ne tik savo valandos ir pripažinimo, bet ir buvo išgraibstyti JAV technologijų gigantų, tokių kaip „Google“, – pasakoja Julija. – Šios istorijos moralas yra ne toks, kad reikia bandyti užuosti, kas bus „ant bangos“, bet nuosekliai dirbti. Įdomus ir vertingas indėlis į mokslą gali pareikalauti dešimtmečių.“
Žvelgiant arčiau savo srities – žmogaus ir kompiuterio sąveikos (skaitmeninių žmonių, socialinių robotų), J. Vaitonytei kyla visa aibė įdomių iššūkių: kaip sukurti sistemas, kurios suvoktų kontekstą ir sugebėtų palaikyti natūralų pokalbį, o ne vien atsakinėtų į klausimus. Panašus iššūkis ir robotikoje: kaip sukurti robotą, kuris galėtų pagelbėti ne tik gamykloje, bet ir kintančioje aplinkoje, pavyzdžiui, statybų aikštelėje.
„Tokias problemas turėtų bandyti išspręsti kuo įvairesnės grupės žmonių, pradedant, bet neapsiribojant vien tik robotikos ir mašininio mokymosi specialistais“, – mano tyrėja.
Ateities niekas negali nuspėti, todėl to daryti net nebandys ir J. Vaitonytė. Jos manymu, svarbu pabrėžti tik vieną: dabartiniai pasiekimai technologijų srityje dažnai yra per daug sureikšminami ir išpučiami. Aišku, metodai, kurie per pastarąjį dešimtmetį leido ištobulinti vaizdų ir kalbos atpažinimą, mašininį vertimą ar pranokti žmones tam tikruose stalo bei kompiuteriniuose žaidimuose, yra neabejotinai naudingi.
„Pasak vieno iš „DeepMind“ įkūrėjų Demis Hassabis, jie jaučiasi ištobulinę savo algoritmus ir tikisi imtis rimtų mokslinių problemų. Kaip vieną tokių iššūkių jie matė baltymų trimačių struktūrų prognozavimą ir praeitų metų pabaigoje čia pasiekė neblogų rezultatų – sugebėjo gana tiksliai prognozuoti pavienių baltymų struktūras. Gera pradžia pusė darbo – kaip prognozuoti baltymų kompleksus, pavyzdžiui, kai vienas baltymas prisijungia prie kito ar prie kokios kitos molekulės, vis dar išlieka problema“, – aiškina tyrėja.
Perspektyvų mato ir Lietuvoje
Nors į Nyderlandus J. Vaitonytė atvedė darbas, nuo pat pradžių jai ten patiko: dviračių kultūra, gėlės, sūriai, gausybė mokslo festivalių.
Pasak J. Vaitonytės, įspūdis apie šalį ir mokslo kokybę bei infrastruktūrą vykdyti tyrimus buvo labai geras nuo pat pradžių. Toks jis ir išliko. Kol studijavo magistrą, Julija gyveno Nijmegeno mieste, kuris jai kelia labai šiltus prisiminimus. Nors pats miestas, anot J. jos, nėra didelis, bet labai jaukus ir gyvas.
Pasak tyrėjos, olandai yra paslaugūs ir mandagūs, tačiau kaip ir visur – norint su kažkuo iš tikrųjų tapti draugais ir įgauti pasitikėjimą, užtruks laiko. Atvykėliai Olandijoje nieko nestebina, ten daug tarptautinių studentų ir, tikriausiai po „Brexit“, jų tik dar padaugėjo.
„Teko matyti skelbimų, kuriuose minima, jog kaip nuomininkai yra pageidaujami tik olandų studentai. Manau, kad tai nebūtinai reiškia kažkokį nedraugiškumą, o labiau atspindi, kad situacija su būstų nuoma yra sudėtinga, nes jų labai trūksta“, – sako Julija.
Nors Olandija yra šalis, kurioje mokslininkė jaučiasi išties gerai, nenustebtų, jei dėl darbo teks keltis kitur.
„Galiausiai norėčiau grįžti ir į Lietuvą. Tikiu, kad praėjus tam tikram laikui ir Lietuvoje galimybės veiklai bus panašios“, – viliasi tyrėja.