O autorze
Jestem profesorem AGH i dodatkowo przez ponad 30 lat byłem profesorem Uniwersytetu Ekonomicznego.

Kieruję utworzonym przeze mnie w 1973 roku Laboratorium Biocybernetyki AGH. Byłem też przez wiele lat kierownikiem Katedry Automatyki i Inżynierii Biomedycznej AGH, którą jednak w 2016 roku przekazałem w ręce jednego z moich dość licznych wychowanków, którzy dziś są już profesorami. Musiałem oddać kierownictwo Katedry ponieważ zaczęła obowiązywać na tym stanowisku kadencyjność. Ale Laboratorium nadal kieruję.

Kilka słów o mojej drodze do tego miejsca, w którym się obecnie znajduję:

Zawsze pasjonowała mnie nauka, więc zostałem naukowcem. A jak stwierdziłem, jaka ta nauka jest fajna, to zacząłem się starać przekonać o tym jak najwięcej ludzi. Przekazuję moją fascynację wiedzą, nauką i techniką moim studentom, w wyniku czego wypromowałem już ponad 300 magistrów i blisko 70 doktorów. Staram się także popularyzować wiedzę na różne sposoby: w książkach, w gazetach, w tygodnikach, w radiu, w telewizji i na odczytach. Zebrało się tego ponad 400 pozycji drukowanych i chyba drugie tyle w formie różnych wystąpień – na żywo i w mediach.

Ponieważ wiedza nieświeża jest równie niesmaczna jak nieświeża kiełbasa – więc staram się zawsze mieć dostęp do wiedzy najświeższej. A ponieważ taką świeżą wiedzę ma się wtedy, gdy się ją samemu wytwarza, więc z zapałem prowadzę badania naukowe. W badaniach tych staram się wykorzystywać moje kwalifikacje inżyniera na potrzeby biologii i medycyny oraz moją wiedzę biologiczną (po doktoracie z automatyki studiowałem na Akademii Medycznej) jako źródło inspiracji dla budowy nowych systemów technicznych. Czasem udaje mi się coś odkryć, a jak już odkryję, to wzorem wszystkich naukowców piszę publikacje. Tak mi to weszło w krew, że napisałem już tych publikacji dosyć dużo, ale jak licznik moich prac w wykazach Biblioteki Głównej AGH przekroczył tysiąc, to przestałem je liczyć.

Opierając się na nie sprawdzonym przekonaniu, że jak ktoś ma osiągnięcia naukowe, to rządzić też potrafi, społeczność mojej uczelni wybrała mnie, żebym pełnił rolę rektora AGH. Potem ten wybór powtórzono jeszcze dwa razy, więc dosyć długo paradowałem w tych królikach udających gronostaje. Potem wybrano mnie na członka Polskiej Akademii Nauk i Polskiej Akademii Umiejętności oraz kilku akademii zagranicznych. W PAN pełniłem funkcję prezesa Krakowskiego Oddziału tej Korporacji.

No a potem zaproszono mnie, żebym pisywał na tym blogu. No to pisuję - najlepiej, jak potrafię!

Następna "wyspa" sztucznej inteligencji - kraina sieci neuronowych

Zaczynając cykl wpisów dotyczących sztucznej inteligencji porównałem ją do archipelagu wysp, wskazując, że poszczególne grupy metod należących do tej dziedziny są od siebie nawzajem izolowane i nie ma łatwego przejścia od jednej z tych metod do drugiej. W celu rozwinięcia tej metafory przedstawiam teraz kolejne grupy metod sztucznej inteligencji właśnie jako wyspy, starając się wskazać ich najważniejsze właściwości w sposób maksymalnie obrazowy.

W poprzednim wpisie omówiłem grupę metod sztucznej inteligencji opartych na manipulacji symbolami. Ponieważ metody te są trudne w użyciu, zwłaszcza dla osób, które stawiają na tym gruncie pierwsze kroki, pokazałem "wyspę" symbolizującą tę grupę metod, jako mającą bardzo strome brzegi. Cechą "wyspy metod symbolicznych" były też bardzo wysokie szczyty, gdyż metody te stosowano z powodzeniem do rozwiązywania bardzo trudnych problemów.
W dzisiejszym wpisie chcę opowiedzieć o "wyspie", która ma bardzo łagodne i przyjazne brzegi, gdyż łatwo jest rozpocząć pracę z tymi narzędziami sztucznej inteligencji, z jakimi tę "wyspę" kojarzę. Narzędziami tymi są omawiane dziś sztuczne sieci neuronowe, chociaż stosując te metody w sposób profesjonalny można także osiągnąć bardzo duże wysokości, rozwiązując przy ich pomocy bardzo trudne zadania.
O sieciach neuronowych była już mowa w tym blogu. Nawet więcej niż raz, bo to jest problematyka, którą sam zajmuję się na co dzień. Dlatego Czytelnicy zainteresowani tym wpisem mogą tu także poczytać o pierwszej sieci neuronowej o nazwie Perceptron, o ciekawych przygodach związanych z jego uczeniem, o tym, że potrafi on przewidywać zachowania ludzi, a nawet jest zdolny do ... fantazjowania. Co więcej, wykazałem (częściowo w oparciu o moje własne badania), że sieci neuronowe potrafią poprawnie działać nawet jeśli są częściowo uszkodzone. Tego nie potrafi żadna inna maszyna, natomiast tak właśnie funkcjonują żywe organizmy!



Jeśli kogoś te wpisy zainteresują, to może obejrzeć filmy z moich wykładów na ten temat, których całą kolekcję oferuję w ramach wpisu "Pogadanki o sieciach neuronowych".

Żeby jednak nie ograniczać dzisiejszego wpisu wyłącznie do wskazania tego, co było już pokazywane we wcześniejszych wpisach - pozwolę sobie na kilka słów komentarza (proszę także spojrzeć na rysunek poniżej, zwracając uwagę na literowe oznaczenia poszczególnych jego części).

Sieci neuronowe powstały na skutek tego, że ludzi od stuleci fascynował, intrygował i prowokował niezwykły narząd, jakim jest mózg (A). Już Szekspir pisał o nim "Kruchy dom duszy" - i rzeczywiście, właśnie mózg odpowiedzialny jest za całe nasze życie duchowe. Badacze bardzo chcieli to poznać i zrozumieć. W efekcie nie ma chyba drugiego obiektu, który byłby badany równie wnikliwie i równie wszechstronnie (B). W następstwie tych badań biolodzy zgromadzili ogromną liczbę różnych informacji (C) - o budowie mózgu, o jego funkcjonowaniu, o zachodzących w nim procesach biochemicznych i o towarzyszących temu zjawiskach bioelektrycznych. Im więcej jednak faktów zebrano i zgromadzono, tym trudniej było się w tym wszystkim zorientować. Dlatego z pomocą pospieszyli biocybernetycy, którzy zaproponowali szereg matematycznych modeli opisujących działanie fragmentów mózgu (D). Nie całego mózgu - do tego jeszcze daleko - ale zespołów kilku, kilkudziesięciu, kilkuset komórek nerwowych, określanych właśnie jako sieci neuronowe. A jak już zbudowali te matematyczne modele, to zaczęli je także symulować na komputerach (E). I tak powstały sieci neuronowe jako modele informatyczne.
Dość nieoczekiwanie dla samych badaczy okazało się, że tak skonstruowane modele stanowią także doskonałe narzędzia informatyczne, potrafiące rozwiązywać różne praktyczne problemy. Wielką zaletą sieci neuronowych jest przy tym fakt, że potrafią one się uczyć. Nie trzeba więc samemu wymyślać tego, jak rozwiązać takie czy inne zadanie - wystarczy sieci neuronowej pokazać pewną liczbę poprawnie rozwiązanych zadań, a ona sama nauczy się rozwiązywać te pokazane jej zadania. Rozwiązuje je potem działając według schematu pokazanego niżej.
Mało tego - dobrze nauczona sieć umie także uogólniać zdobytą wiedzę, to znaczy rozwiązywać zdania, których jej nigdy nie pokazywano, ale które są w jakimś stopniu podobne do tych, których używano w trakcie uczenia. Tego rodzaju zachowanie nazywa się uogólnianiem (generalizacją) wyników uczenia i jest ono kluczem do ogromnej popularności sieci neuronowych. Dzięki niemu coraz więcej problemów powierza się do rozwiązania sieciom neuronowym, bo wygodniej jest, gdy sieć neuronowa sama nauczy się rozwiązywać problem, niż wtedy gdy ja sam muszę najpierw wymyślić sposób rozwiązania, a potem napisać program rozwiązujący ten problem z użyciem wymyślonego przeze mnie algorytmu. Co więcej, w licznych doświadczeniach pokazano, że rozwiązania znajdowane przez dobrze nauczoną sieć neuronową bywają lepsze od wymyślonych przez ludzi, a wygoda procesu uczenia polega między innymi na tym, że sieć (opierając się na przykładach) może nauczyć się rozwiązywać takie zadania, których ludzie wcale nie potrafią rozwiązać.

Przykładem takiego zadania może być prognozowanie. Przypuszczamy, że przeszłość wpływa na przyszłość, ale nikt nie potrafi podać dokładnych reguł. Natomiast sieć neuronowa może zapoznać się z historią badanego procesu, na tej podstawie nauczyć się, jakie prawa nim rządzą, a potem wykorzystać tę wiedzę do przewidzenia, co się wydarzy w przyszłości.
Sieci neuronowe mają jeszcze wiele fascynujących możliwości, więc wszystkich chętnych gorąco zachęcam do odwiedzenia tej "wyspy", zwłaszcza że można to zrobić w praktyce, za pomocą własnego komputera, korzystając z programów, które udostępniłem w Internecie.
Trwa ładowanie komentarzy...