„ALGORITMUS CSINÁL BELŐLEM LIVERPOOL-SZURKOLÓT” – A TWITTER KORÁBBI MAGYAR KUTATÓJA A GÉPI TANULÁS JÖVŐJÉRŐL

VÁLASZ ONLINE
Szerző: LAKY ZOLTÁN
2024.02.06.

„Már rövid távon el tudok képzelni jelentős kárt anélkül, hogy az egész emberiséget fenyegető szuperintelligenciáról kellene spekulálnom” – mondja Huszár Ferenc, a Cambridge-i Egyetem docense, az egyik legidézettebb magyar MI-kutató. A tudós egy sikeres startup-üzletnek köszönhetően „engedheti meg magának” a tanítást, így azt is szabadon vizsgálhatja, milyen negatív hatásokkal lehet az MI a társadalomra. Korábban a Twitternél épp azon a területen dolgozott, ami miatt jobbról és balról is támadták a platformot Amerikában. Huszár Ferencet cambridge-i szobájában kérdeztük arról, miért tűntek el a tehetséges magyar diákok a vezető egyetemről, miért tartja nyomasztónak a gépi tanulás előretörését a matematikában és a programozásban, és hogy milyen irányba ment el volt munkahelye Elon Musk hatalomátvétele után.

– Mikor kezdett mesterséges intelligenciával foglalkozni?

– 2006-ban. A Műegyetemen tanultam, és a második évem nyarán odaverődtem egy kutatócsoporthoz az azóta megszűnt Collegium Budapest intézetben. Ott egy szerencsés véletlen folytán megismerkedtem Lengyel Mátéval, aki ma már szintén professzor Cambridge-ben, valamint Orbán Gergővel, aki pedig odahaza, a Wigner Fizikai Kutatóközpontban dolgozik. Az ő szakterületük a komputációs idegtudomány.

– Az mi fán terem?

– Számítógépes modellek segítségével próbáljuk megérteni az agy működését: hogy hogyan működik a látásunk, a memóriánk, hogyan tanulunk. Mátéval és Gergővel később volt közös kutatásunk is, amelynek során azt vizsgáltuk, hogyan értelmezi az agyunk a látott arcokat, az arcok milyen sajátosságaira figyelünk oda jobban vagy kevésbé. Ehhez egy kognitív tomográfia nevű rendszert dolgoztunk ki: nem felvételt készítettünk az agyról, hanem a kísérleti alanyok sorozatos választásainak sokaságából próbáltunk számítógépes modellek segítségével következtéseket levonni, például úgy, hogy három arc közül ki kellett szűrniük a nem odaillőt.

– Valahogy hasonlóan tanulnak a gépek is, nem?

– Igen, és hamar rájöttem, hogy ez jobban is érdekel, mint az agy. Pontosabban Máté szólt, miután egyszer véletlenül hippokampusz helyett hipotalamuszt mondtam egy cikk megbeszélésekor. Igazából már negyedéves műegyetemistaként a gépi tanulásra kezdtem specializálódni. Eljöttem egy nyári egyetemre, pedig angolul sem tudtam igazán jól, és jóval fiatalabb voltam a többi résztvevőnél. De akkor már egyértelműen Cambridge volt az engem érdeklő szűkebb szakterület vezető laborja világszinten, így ide jöttem interjúzni a PhD-programra...

ITT OLVASHATÓ