Istraživanje kojim se bavi Nikšićanin Gojko Perović moglo bi da bude u fokusu svjetske javnosti kada ga okonča ovaj mladi naučnik. Na master studijama Elektrotehničkog fakulteta u Kini izučava vještačku inteligenciju gdje nastoji da ,,izradi“ robota koji će sam da se snalazi u nepoznatom okruženju.
U razgovoru za MNE magazin Gojko je, takođe, izdvojio neke posebnosti Šangaja, gdje trenutno živi. Kaže da ljudi kod nas imaju pogrešnu koncepciju Kine i ističe da je standard u velikim gradovima visok, te da su tehnološki razvijeni.
-Na primjer, nikada ne nosim sa sobom novac, jer sve mogu platiti telefonom. Bilo da treba da pošaljem novac prijatelju, kupim voće na pijaci ili platim javni prevoz, svi imaju isti sistem i vrlo je lako platiti preko aplikacije. Čak i prosjaci na ulici imaju QR kodove kako bi im ljudi mogli prebaciti novac. Sistem brze dostave je veoma razvijen i jeftin, tako da je uvijek povoljno kupovati stvari na internetu ili naručivati dostavu hrane. Najveća mana je zagađeni vazduh, koji i ako nije strašan u Šangaju kao u nekim industrijskim centrima, i dalje stvara neprijatnosti – kazao je on.
Studije
Pojašnjavajući kako je, zapravo, dospio u tamošnju zemlju, gdje studira na prestižnom Đao Tong Univerzitetu, ispričao je da je još kao srednjoškolac imao priliku da učestvuje na jednogodišnjoj razmjeni u SAD-u. Kako kaže, uvijek je postojala ta želja za internacionalnim iskustvom, a kada je završio studije na Elektrotehničkom fakultetu UCG u Podgorici odlučio je da se prijavi za stipendiju koju dodjeljuje NR Kina.
-Master studije na mom programu traju oko dvije i po godine, dok školarina za jednu godinu iznosi oko 4.000 eura. Stipendija koju imam pokriva ove troškove, uz dodatni mjesečni džeparac- kazao je on.
Na Elektrotehničkom fakultetu u Crnoj Gori je, kako je precizirao, specijalizovao Automatiku, tako da je planirao da se bavi istim smjerom i na masteru.
-Laboratorija kojoj pripadam se bavi sa nekoliko različitih polja koja su vezana za kompleksno upravljanje sistemima i trenutno broji oko petneast članova, od kojih je deset master studenata i pet studenata doktorskih nauka. Na čelu laboratorije je naša mentorka, prof. Ning Li. Bavim se primjenom pojačanog učenja, što je jedna grana mašinskog učenja (vještačke inteligencije) – pojašnjava on.
Iako je pojačano učenje poznata tehnika još od osamdesetih, tek od skoro, dodaje on, imamo dovoljno dobre i dostupne računare koji su u stanju da obrade veliki broj podataka neophodnih za ovaj vid vještačke inteligencije. Kako je ispričao, cilj je da se ostavi „robotu“ da sam istražuje svoje okruženje i na neki način shvati pravila i riješi zadatak.
– Zamislimo „robota“ koji uči da igra igricu kao što je Super Mario. U početku ne zna ništa o pravilima igre. Nema pojma ni šta su novčići, ni gdje je cilj, ni da ne treba da dira neprijatelje, ali zna koliko poena osvaja. Ubrzo će shvatiti šta mu donosi više bodova, a šta ih oduzima, tako da će uvijek pokušati da radi ono što donosi više nagrade. Ovaj proces zahtjeva dosta repeticije (desetine hiljada simulacija), samim tim dobijamo dosta podataka koje je potrebno obraditi. Ovaj vid mašinskog učenja je zato postao popularan u domenu misaonih i video igara. Posebno ga je proslavila Google-ova laboratorija DeepMind, kada je 2016. godine razvila algoritam koji je pobjedio svijetskog šampiona u igri Go- priča naš sagovornik.
Izazovi
Go je, navodi Gojko, igra nalik šahu, koja je posebno teška i kompleksna za kompjutere, tako da se smatralo da smo vijekovima od računara koji će igrati na vrhunskom nivou. Kako kaže, takođe, je zanimljivo da postoji više mogućih kombinacija na tabli ove igre nego atoma u vidljivom univerzumu. Znatiželjnim preporučuje istoimeni dokumentarac o ovome podvigu, „Alphago“.
-Problemi u robotoci, za razliku od problema u video igrama, pate od problema nedovoljno povratnih informacija. Nemamo neki bodovni sistem koji će nam u svakom trenutku govoriti koliko je dobar potez koji je robot napravio, eventualno na kraju znamo da li je robot izvršio zadatak ili ne. Moje istraživanje se bavi riješavanjem tog problema. Ljude u učenju često ne motiviše samo neka nagrada ili cilj, već i radoznalost. Na sličan način, kod robota pokušavam da matematički modelujem tu radoznalost, kako bi ostvarili efikasnije učenje. Naravno, sve je ovo dosta eksperimentalno, i ne bi baš bilo sigurno ni po robota ni po okolinu, tako da je moje istraživanje, za sada, ograničeno na simulacije – istakao je Gojko.
Stvarni, industrijski, roboti su, prema njegovim riječima, trenutno optimizovani za jedan vid zadatka, ,,ako bismo željeli da ih preusmjerimo na neki drugi, morali bismo ih reporgramirati“.
-Takođe, zbog sigurnosti i straha od kvara, odvojeni su od radnika. Naravno, nema potrebe za strahom, roboti ne prijete našoj egzistenciji, niti smo blizu vještačke inteligencije iz naučno fantastičnih filmova. Izvjesno je da ćemo vidjeti sve više i više robota koji mogu fleksiblno da uče razne zadatke i da sigurno rade rame uz rame sa čovjekom – istakao je on.
Navodi da je tamošnji master program akademski fokusiran, tako da to nosi svoje prednosti i mane. Dopada mu se što ima sve uslove da istražuje oblast koja ga interesuje.
– Dok bih, sa druge strane, volio i nekada da radim na nekom praktičnom projektu. Profesori su vrhunski stručnjaci iz Kine, Evrope ili Amerike, tako da su predavanja bila veoma interesantna. Sve u svemu dosta se ulaže u razvijanje mašinskog učenja, dako da sam na pravom mjestu u pravo vrijeme – navodi on.
Većinu vremena provodi u laboratoriji, sa svojim kolegama, Kinezima i drugim stranim studentima. Odgovarajući na pitanje kakvi su njegovi planovi, kada je riječ o njegovoj karijeri, naš sagovornik ističe da trenutno ne razmišlja o tome.
-Fokusiran sam na svoje istraživanje – zaključio je on.
N.Đ.