2021. július 7. és 15. között Budapesten rendezték meg a mesterséges intelligencia és gépi tanulás témájában szervezett Kelet-Európai Gépi Tanulás Nyári Iskola (Eastern European Machine Learning Summer School) idei rendezvényét, amelynek egyik főszervezője az ELKH Wigner Fizikai Kutatóközpont (Wigner FK) volt.

A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás két fiatal és nagyon gyorsan fejlődő terület, így a tudomány legfrissebb eredményeit sokkal kevésbé a tankönyvekből, mint az ezeken a területeken aktívan kutatók előadásaiból ismerhetjük meg. Az immár negyedik alkalommal megrendezésre kerülő Kelet-Európai Gépi Tanulás Nyári Iskola éppen azt tűzte ki célul, hogy a régió érdeklődő diákjai és szakemberei találkozhassanak a terület jeles kutatóival, és első kézből szerezhessenek ismereteket a legfrissebb kutatási eredményekről.

– „Egy olyan friss témában, mint a gépi tanulás – ahol nagyon gyors a fejlődés – a kurrens tudáshoz hozzájutni úgy lehet, hogy a kiemelkedő terület kiemelkedő szakértőit hallgatják a diákok. A régió diákjai számára a hozzáférés a nagy múltú iskolákhoz azonban hagyományosan csekély” – mondta el Orbán Gergő, a rendezvény egyik főszervezője, a Wigner FK kutatója. – „Különösen szerencsésnek tartom, hogy a mi küldetésünk egybeesik a Nemzeti Mesterséges Intelligencia Labor stratégiai irányával, így a két szervezet közösen tudja fejleszteni a mesterséges intelligenciával és gépi tanulással foglalkozó hazai kutatói közösséget.”

Az esemény főszervezői a Wigner FK mellett a Romanian Association for Artificial Intelligence (Román Mesterséges Intelligencia Egyesület), az ML in Poland Association (Lengyel Gépi Tanulás Egyesület), valamint az Artificial Intelligence Association of Lithuania (Litván Mesterséges Intelligencia Egyesület) voltak. A programért a Deepmind részéről Viorica Patraucean, Razvan Pascanu és Szepesvári Dávid, a McGill Egyetemről Doina Precup, a Cambridge-i Egyetemről Huszár Ferenc, és a Wigner FK-ból Orbán Gergő feleltek. – „Örülünk, hogy olyan hazai, innovatív cégek is szerepet vállaltak az esemény támogatásában, mint a Continental és a Morgan Stanley, mellettük pedig olyan komoly nemzetközi szponzoraink is voltak, mint a DeepMind, a G-Research, a Vinted, a Visage Technologies és az Allegro” – tette hozzá Orbán Gergő.

A rendezvényen előadó kiemelkedő szakemberek a gépi tanulás legkurrensebb területeiről érkeztek, a mélytanulás elméletétől kezdve (Karolina Dziugaite, Element AI; Huszár Ferenc, Cambridge) a tanuláselméleten át (Szepesvári Csaba, University of Alberta & Deepmind) a legújabb gépitanulás-fejlesztésekig (Alexey Dosovitskiy, Google Brain; Max Welling, University of Amsterdam; Shakir Mohamed, DeepMind) és gépitanulás-alkalmazásokig (Regina Barzilay, MIT; Mihaela van der Schaar, Cambridge). A biológiai és a mesterséges intelligencia közötti átjárásról Tom Griffiths (Princeton) beszélt.

A járványra tekintettel a program immár második éve kényszerült a virtuális térbe, de ennek a nyilvánvaló hátrányok mellett előnye is volt. Az iskola így sokkal több diákot tudott fogadni, kisebb környezeti lábnyommal. Idén 67 országból közel 450 diák vehetett részt az eseményen, akiknek egynegyede a közép-európai régiót képviselte.

„Az utóbbi év sok mindent tanított nekünk, a szárnypróbálgatások után sokkal gazdagabb eszköztárral tudtunk dolgozni. Összesen fél tucat platformot használtunk, melyek különböző formában járultak hozzá az élményhez. Az iskola formátumát is úgy igazítottuk, hogy a diákok különböző típusú eseményeken tudjanak kiteljesedni. Így a tradicionális poszterszekciók mellett mentorálásra, olvasócsoportok szervezésére, illetve projektek kezdeményezésére is lehetőség nyílt” – mondta el Orbán Gergő.

És hogy mi az, ami miatt ő is ezt a területet választotta? – „A válasz adja magát: agykutatóként dolgozom, és szerintem a tanulás a legizgalmasabb terület. A mesterséges intelligencia, és specifikusabban a gépi tanulás számunkra az elméleti hátteret jelenti, amin keresztül meg tudjuk érteni az emberi, és általánosabban a biológiai intelligenciát. Ennek talán a legizgalmasabb oldala az, hogy megértjük, hogy az egyre több területen kimagasló teljesítményt nyújtó mesterséges rendszerek miben is térnek el a biológiai intelligencia által megvalósított számításoktól. Így egyrészt közelebb kerülhetünk a biológiai intelligencia megértéséhez, másrészt pedig a munkánk új inspirációt jelenthet a mesterségesintelligencia-kutatások számára.”

Az egyhetes nyári iskola programja, előadóinak listája itt érhető el.