Anca Drăgan, Studentul Român al Anului în Străinătate: De ce roboţii reali sunt departe de cei din filmele SF

Anca Drăgan, asistent universitar la Berkeley    FOTO: Arhiva Adevărul

Câştigătoarea premiului pentru cel mai bun Student Român al Anului din Străinătate, acordat de Liga Studenţilor Români din Străinătate (LSRS), este Anca Drăgan, Assistant Professor la University of California Berkeley unde face cercetare de ultimă generaţie în domeniul roboticii. Într-un interviu acordat ziarului "Adevărul", ea a povestit traseul său educaţional şi cum a descoperit domeniul care o pasionează atât de mult.

Adevărul: Povesteşte-ne, mai întâi, parcursul tău educaţional. Cum ai dobândit înclinaţia spre matematică la liceu, cine au fost mentorii tăi?

Anca Drăgan: M-am născut în Brăila, unde am locuit până la 19 ani. Am învăţat la Colegiul Naţional Nicolae Bălcescu, din clasa a V-a. Am avut un profesor de matematică foarte bun în domeniu, care, împreună cu tatăl meu, m-a îndrumat către olimpiadele de matematică şi către dorinţa de a putea rezolva cele mai interesante probleme, de a stăpâni o lume abstractă.

Nici nu îmi mai amintesc cum mi-am dezvoltat pasiunea pentru informatică, dar încă din clasa a VII-a mi-am dorit o carieră în domeniu. M-am dus la olimpiadă la Galaciuc, care s-a desfăşurat concomitent cu concursul Infoeducaţie, şi a fost o atmosferă excelentă. Informatica a fost un mod de a aplica matematica în lumea reală sau cel puţin în lumea virtuală de pe ecran. În orice caz, un mod de a combina lumea abstractă cu puterea de a crea unelte care ajută oameni reali, în viaţa reală.

Ce meserie îţi imaginai că o să faci când aveai să creşti mare?

Pe atunci, nu ştiam ce e cercetarea şi credeam că voi deveni programator. Abia în facultate am realizat că, în informatică, programarea e doar o unealtă. Informatica e cu mult mai fascinantă şi se referă, printre altele, la crearea şi analizarea algoritmilor, "reţetele" care îi dau unui computer inteligenţă.

Mi-am dat seama în facultate că în loc să implementez algoritmi în mare parte creaţi de alţi oameni, ca programator, există altă variantă: pot face cercetare şi ma pot ocupa cu creearea de noi algoritmi.

Cum ai descoperit robotica la facultate? Povesteşte-ne despre cursul care te-a influenţat cel mai mult în această direcţie.

În primul an de facultate am luat un curs, "General Computer Science", o introducere în informatică cu Michael Kohlhase, un cercetator bun într-un domeniu care se numeşte "automated reasoning". Cursul ne-a ghidat prin multe aspecte ale informaticii, de la algoritmi de căutare în grafuri până la designul chipurilor. Acest curs, cuplat cu principala carte de inteligenţă artificială, scrisă de Russell şi Norvig, pe care o citisem în clasa a XII-a în pregatire pentru facultate, m-au convins - era clar că partea care mă entuziasma cel mai mult era inteligenţa artificială. E foarte greu să explic de ce. Probabil pentru că o consider cea mai grea problemă din informatică, cu aplicaţii transformative pentru societate.

Şi dacă vorbim de inteligenţă artificială, vorbim de cercetare, vorbim de probleme la care omenirea nu a găsit înca soluţii. Într-un fel, odată ce am găsit soluţii, nu se mai cheamă inteligenţă artificială, pentru ca e "doar un algoritm" pe care îl cunoaştem şi înţelegem.

Cum ai ajuns la Berkeley? Cu ce te ocupi acum?

La sfârşitul facultăţii am aplicat pentru doctorat. În cele din urmă, am ales între Oxford (Anglia) şi Carnegie Mellon (SUA), cele două universităţi care mi-au acordat şi fonduri de finanţare plus bursă/salariu. Şi pentru ca Universitatea Carnegie Mellon este numărul 1 în SUA pe informatică (la egalitate cu Stanford, Berkeley şi MIT, dar şi pentru că au un întreg departament de robotică (inteligenţă artificială într-un corp fizic, care poate să afecteze lumea fizică nu numai pe cea virtuală), am decis că acolo e locul potrivit pentru mine.

Cercetarea mea în robotică este legată de planificarea mişcării unui robot când trebuie să interacţioneze sau chiar să lucreze cot la cot cu oameni, spre exemplu să ajute pe cineva cu o dizabilitate să bea un pahar cu apă, sau să ajute un muncitor într-o fabrică să asembleze o piesă. Algoritmii din robotică pentru planificarea mişcării se concentrează pe a gasi orice mişcare care duce robotul de la o configuraţie iniţială la o configuraţie finală fără a lovi obstacolele din jur, dar nu iau în consideraţie că atunci când robotul interacţionează cu cineva, acel cineva îi va observa mişcarea, şi va încerca să reacţioneze corespunzator. Contribuţia tezei mele de doctorat, sub îndrumarea lui Sidd Srinivasa, a fost integrarea noţiunii de un "observator" al mişcării în algoritmii de planificare.

Această idee a dus la peste 20 de articole ştiinţifice în coferinţe şi jurnale de prim-calibru mondial în robotică, dar şi la oferte pentru o poziţie de profesor de la universităţi de renume din SUA: Stanford, Berkeley, MIT, Carnegie Mellon, Harvard, Princeton, Caltech, printre altele. Am decis să accept oferta de la Berkeley. Conduc un laborator de cercetare în algoritmi pentru interacţiunea om-robot. Sunt colegă cu Stuart Russell, cel care a scris cartea de inteligenţă artificială pe care o citisem în liceu, e la câteva birouri distanţă.

Cea mai importantă parte a muncii de profesor când eşti la o universitate de top în cercetare e cercetarea şi nu predatul. Predatul e şi el important bineînţeles, dar lucrul principal cu care ne ocupăm e ştiinţa. Sunt îndrumător de doctorate (PhD advisor) şi predau un curs pe an în domeniul roboticii şi inteligentei artificiale. Semestrul trecut am predat un curs pentru doctoanzi pe tema interacţiunii om-robot şi semestrul acesta predau un curs în inteligenţă artificială, pentru studenţii din facultate.

Hollywood a popularizat o anumită imagine despre roboţi şi inteligenţă artificială. Cât de realiste sunt scenariile din filme?

Robotica a vazut multe progrese în ultimii ani, cu toate astea, viziunea unui robot ca în filmele Sci-Fi rămâne foarte departe. E foarte uşor pentru un robot să joace şah pentru ca e o problemă foarte structurată, dar e foarte greu pentru un robot să îşi păstreze balanţa pe un teren accidentat sau să intre în contact fizic cu obiecte fizice, pentru a săvârşi lucuri utile pentru oameni. Spre exemplu, a lua dintr-un frigider aglomerat o sticlă cu apă pentru a o aduce cuiva. Deoarece pentru noi, oamenii, este atât de uşor să mergem şi să manipulăm şi e destul de greu să fim buni la şah, avem impresia că şi pentru roboţi ar fi la fel. Dar interacţiunea cu lumea fizică, şi cu oamenii din ea, e mult mai grea pentru roboţi pentru că nu e o problemă la fel de bine definită, cu reguli atât de simple ca şahul. Tot ce ştie un robot să facă e să îşi alimenteze motoarele cu o anumită putere şi trebuie să îşi dea seama cum să facă asta ca funcţie de timp ca să poată cauza un efect dorit asupra obiectelor fizice.

Realist vorbind, la ce ne putem aştepta de la roboţi în următorii 10-20 de ani?

În următorii ani, vom vedea cu siguranţă maşini care se conduc singure. Navigarea e o problema mai uşoară decât locomoţia şi manipularea, pentru că, în navigare, masina sau robotul are puţine grade de liberatate şi drumurile şi regulile oferă o oarecare structură. Interesul meu e să văd cum ar trebui maşinile autonome să îşi planifice acţiunile sau mişcarea ca nu numai să ajungă la destinaţie fără coliziuni într-un mod eficient, ci şi să se poata coordona cu alte maşini şi pietoni, şi ca pasagerii să se simtă comfortabili şi în siguranţă. Cred că ăsta este următorul pas în maşini autonome.