Materiał wydrukowany z portalu www.wnp.pl. © Polskie Towarzystwo Wspierania Przedsiębiorczości 1997-2021

Polska musi wejść do pierwszej ligi naukowej

Autor: Paweł Szygulski
Dodano: 22-10-2020 06:00

Nasz system kształcenia wydaje się bardzo dobrze działać do poziomu magistra. Niestety, potem jest wyraźnie gorzej - mówi dr hab. Piotr Sankowski, prof. UW, członek Rady Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Jak dodaje, w młodych naukowcach czy przyszłej kadrze B+R trzeba wytworzyć chęć do podejmowania ryzyka. Cel? Wejście do I ligi naukowej, zwłaszcza w dziedzinie Sztucznej Inteligencji.


Sztuczna inteligencja (AI) zyskuje na znaczeniu. Jak z tą technologią radzimy sobie w Polsce? Czy nasz system kształcenia kadr nadąża w tym względzie za potrzebami?


Prof. Piotr Sankowski, członek Rady Narodowego Centrum Badań i Rozwoju: - Wiele jeszcze tutaj musimy zrobić. Jedną z największych słabości pozostaje to, że nie bierzemy udziału w globalnym wyścigu twórców tych technologii. Informatyka jest dość nietypową dziedziną i jej rozwój jest stymulowany przez publikacje konferencyjne. Najnowsze pomysły czy techniki komunikowane są najpierw właśnie tam.

Dla kariery naukowej w AI za Oceanem właściwie nie mają znaczenia teksty w czasopismach. Google i IBM ścigają się, kto będzie miał najwięcej publikacji na najlepszych konferencjach z AI. Brak naszego udziału w tym wyścigu jest wyraźnie widoczny w znikomej liczbie polskich publikacji na topowych konferencjach z AI.

Łatwo to sprawdzić, patrząc na zestawienia typu csrankings.org właśnie  w dziedzinie sztucznej inteligencji. Pozycja najlepszych polskich uczelni na tej liście plasuje się poniżej aspiracji i na pewno wskazuje na duże rozproszenie naszych kompetencji.

Pewnie można byłoby powiedzieć, że to typowa sytuacja w polskiej nauce, co jednak silnie kontrastuje  z faktem, że kształcimy na studiach magisterskich świetnych informatyków, którzy są rozchwytywani w kraju i na świecie.

Nasz system kształcenia wydaje się bardzo dobrze działać do poziomu magistra. Niestety, potem jest wyraźnie gorzej - z wielu powodów. Mówiąc w sposób obrazowy" w polskiej nauce cierpimy ze względu na utrzymywanie się etosu samotnego naukowca, który walczy, aby samemu rozwiązać wielkie problemy i „zbawić świat”. Jednakże nauka, a w szczególności informatyka, już dawno przestała taka być.

Pracujemy w dużych zespołach, a nasze wyniki musimy prezentować na konferencjach. Bez tego skazujemy się na to, że nie nadążymy za trendami i będziemy rozwiązywać problemy, które już nie są ważne dla środowiska, a przede wszystkim - nie są już istotne dla przemysłu.

Co nam grozi, jeśli szybko nie przełamiemy barier dotyczących rozwoju sztucznej inteligencji w Polsce?

- Realna groźba odnosi się do niezrealizowanego potencjału. W jakimś sensie w dziedzinie sztucznej inteligencji, czy ogólnie pojętej informatyki, sytuacja uksztaltuje się tak, jak w przypadku produkcji samochodów: nie będziemy posiadali własnej marki. Nadal będziemy kształcić ludzi dla innych, sami ewentualnie będziemy sprawnymi podwykonawcami i nigdy nie doczekamy się tego polskiego jednorożca.

Musimy dążyć do tego, aby wejść do pierwszej ligi naukowej w tej dziedzinie i robić to w kontaktach z całym ekosystemem. Najbardziej znane firmy informatyczne w Stanach tworzyli studenci z najlepszych uczelni, w których został wykształcony zmysł – użyję tutaj angielskiego określenia – enterpreneurshipu. Polski odpowiednik – przedsiębiorca - nie niesie ze sobą pewnego istotnego znaczenia. Po angielsku słowo enterprise to także bardzo trudne, skomplikowane i ryzykowne przedsięwzięcie, a entrepreneur to osoba, która z definicji podejmuje ryzyko.

Musimy w młodych naukowcach czy przyszłej kadrze B+R wytworzyć właśnie chęć do ryzyka. Porzucania utartych tematyk, starych problemów, odchodzenia od ustalonych ścieżek kariery i kwestionowania tego, co mówią im ich promotorzy... Nie mogą się oni bać nowych wyzwań, tematów interdyscyplinarnych, czy świeżych problemów badawczych, które teraz w SI podejmowane są głównie na potrzeby przemysłu.

Chyba nikt tego aspektu badań nigdy lepiej nie określił niż Albert Einstein: „Gdybyśmy wiedzieli, co robimy, to nie nazywałoby się to nauką, nieprawdaż?”. Jeżeli chcemy rzeczywiście dokładać się do rozwoju SI na świecie to musimy starać się robić rzeczy nieznane, których właśnie dobrze nie rozumiemy.

Warto jednakże zaznaczyć, że nie jest tak, że w związku z tym musimy dokonać wyboru i przestać robić rzeczy praktyczne, bo albo możemy stwarzać projekty na miarę Nobla, albo coś praktycznego. Bo większość nagród Nobla w ostatnich latach to zdecydowanie odkrycia o istotnych zastosowaniach.  

Patrząc szerzej: w jaki sposób Unia Europejska może skutecznie konkurować ze Stanami Zjednoczonymi i Chinami w rozwoju sztucznej inteligencji? Na jakie aspekty musimy najbardziej zwracać uwagę?

- Jest kilka kwestii, które możemy zrobić i na arenie europejskiej, i u nas, w Polsce. Powinniśmy walczyć o jak najszersze otwarcie danych, gdyż to dane często napędzają rozwój metod SI.

Powinniśmy także szukać swoich specjalizacji. SI jest bardzo szeroką dziedziną i nie damy rady rozwijać każdego jej aspektu, bo po prostu nas na to nie stać. Priorytetyzacja działań B+R powinna nastąpić jeszcze bardziej szczegółowo.

Podejmujmy się przede wszystkim wyzwań, które mogą mieć wpływ na nasz przemysł i gospodarkę, czyli na te gałęzie, gdzie mamy już silny potencjał biznesowy. W takich dziedzinach powinniśmy starać się tworzyć nowe centra doskonałości, które będą w stanie podjąć się wyzwań globalnych i konkurować z najlepszymi.

Czego możemy spodziewać się po zastosowaniach AI w przyszłości? Jakie dziedziny gospodarki i życia będą najbardziej podatne na zmiany powiążane z upowszechnianiem sztucznej inteligencji?

- Różnica między SI jeszcze kilka lat temu i teraz jest taka, że współczesne systemy skutecznie radzą sobie w sytuacjach, których nigdy wcześniej nie widziały... Brzmi to bardzo prosto, ale właśnie odpowiada za to, że dopiero teraz jest możliwość stworzenia autonomicznych pojazdów czy tak naprawdę umożliwienie wkroczenia robotów do naszego codziennego życia.

Obecnie nadal musimy w laboratoriach uczyć roboty wykonywać jakieś czynności; za kilka lat kupimy robota, pokażemy mu, co ma robić i on będzie już w stanie to robić sam. Właśnie teraz powstają metody, które nam coś takiego umożliwiają - tzn. naukę algorytmów na podstawie kilku przypadków.

Musimy się spodziewać, że automaty będą już niedługo zachowywały się jakby rzeczywiście rozumiały to, co się wokół nich dzieje i reagowały na to prawie jak ludzie. W szczególności nie będziemy wiedzieć, czy rozmawiamy z automatem czy z człowiekiem...

W jaki sposób rozwój sztucznej inteligencji w Polsce wspiera NCBR?

- SI jest bardzo szeroko występującą tematyką w programach horyzontalnych w ofercie Narodowego Centrum Badań i Rozwoju; jeszcze w tym roku otworzymy także pierwsze konkursy w programie INFOSTRATEG.

To program właściwie dedykowany wsparciu rozwoju uczenia maszynowego. Co ważne: różni się on od poprzednich inicjatyw, bo zakłada otwarcie danych oraz konkurencję między wykonującymi projekty. Prawdopodobnie ruszymy najpierw z inicjatywami wspierającymi lekarza w interpretacji obrazów medycznych - np. przy diagnostyce płuc. Inne kwestie przewidziane w programie to wsparcie robotyki czy ogólnie pojętych inteligentnych asystentów.

Które tematy związane z szeroko pojęta transformacją cyfrową będą, według pana, szczególnie istotne podczas zaplanowanego na początek listopada Światowego Forum Zarządzania Internetem (IGF 2020)?

- Moim zdaniem kluczowe dla dalszego rozwoju internetu jest wytworzenie mechanizmów i coraz szersze wsparcie dla kontaktów profesjonalnych i biznesowych.

Teraz można powiedzieć, że duża część życia społecznego odbywa się poprzez sieć. Jednakże jesteśmy dość daleko od tego, aby rzeczywiście zarządzać przemysłem na większą skalę przez internet - np. realnie przeprowadzać aukcje usług, zatrudniać ludzi do wybranych zleceń czy chociażby kupować marchew do sklepu od lokalnych rolników. Tutaj wiele jest do zrobienia, choć pewnie także stoi przed nami wiele przeszkód.

Jedna z głównych to konieczność weryfikowania informacji w sieci. Teraz jesteśmy właściwie zostawieni samym sobie i musimy sami stwierdzić, co jest prawdą, a co fałszem. Ten temat też będzie jednym z wyzwań przewidzianych w INFOSTRATEGu. Potrzebujemy zacząć od stworzenie mechanizmów, które automatycznie pozwolą nam weryfikować źródła informacji i jej prawdziwość.

Materiał wydrukowany z portalu www.wnp.pl. © Polskie Towarzystwo Wspierania Przedsiębiorczości 1997-2021