Jis – vienas iš „Oxipit“ startuolio, padedančio radiologams būti produktyvesniems naudojant „gilųjį mokymąsi“ įkūrėjas ir generalinis direktorius. Baigęs matematiką Kembridžo universitete, G.Pekšys grįžo į Lietuvą ir pastaruosius keletą metų praleido dirbdamas duomenų mokslo ir programinės įrangos inžinerijos srityje. Kartu su kolegomis iš „Oxipit“ jis nuolat dalyvauja įvairiuose mokslo turnyruose, o pernai laimėjo vieną didžiausių „Computer Vision“ konkursą. Tarp jo veiklų – ir Lietuvos dirbtinio intelekto asociacija (Lithuania AI) ir jos bendruomenė, kurioje nuolat organizuojami įvairių sričių mokslo, verslo atstovų, ekspertų diskusijos ir susitikimai.
Kodėl dirbtinis intelektas – ne tik ateities, bet ir dabarties dalykas? Kodėl šia sritimi turėtų domėtis moksleiviai ir ką bendro su ja turi fizika bei kiti gamtos mokslai – apie visa tai 15min interviu su G.Pekšiu.
Tai yra vienas iš ciklo apie Lietuvoje pirmą kartą vykstančios Tarptautinės fizikos olimpiados (IPhO 2021) straipsnių. Olimpiada vyks Vilniuje, liepos mėnesį.
– Įkūrėte dirbtinio intelekto startuolįmedicinos srityje, subūrėte AI bendruomenę, dalyvaujate mokslo turnyruose – viskas sukasi apie dirbtinį intelektą. Kada juo susidomėjote ir kodėl pasinėrėte į šią sritį?
– Didžioji dalis „Oxipit“ įkūrėjų ir pirmųjų darbuotojų kartu dirbo kompanijoje „Neurotechnology“ – lietuviškoje įmonėje, tarptautiniu mastu teikiančioje aukščiausio lygio biometrikos sprendimus. Dirbdami ten buvome dirbtinio intelekto revoliucijos sūkuryje. Tuo metu buvo pereinama nuo klasikinių algoritmų prie giliųjų neuronų tinklų, „giliojo mokymosi“. Koks tai svarbus žingsnis dirbtinio intelekto srityje, rodo kilusi milžiniška reakcija mokslo bendruomenėje. Prieš tai dirbtinis intelektas buvo ganėtinai nišinė sritis. Tikrai neatrodė, jog artimiausiu metu galimas toks lūžis. Pamenu, studijų metais buvau išskridęs į JAV, kur buvo susirinkę pasaulinio lygio mokslininkai, dirbantys kompiuterinės regos srityje. Tuomet ten dalyvavę mokslininkai sutarė, kad žmogaus regos aplenkti neįmanoma. Tačiau po pirmųjų mokslinių straipsnių apie giliųjų neuronų tinklų panaudojimą, paaiškėjo, kad dirbtinis intelektas turi didžiulį potencialą įvairiose srityse, taip pat ir medicinoje. Kartu su kolegomis pamatėme, kiek daug mes patys galime nuveikti šioje srityje – taip 2017 m. įkūrėme startuolį „Oxipit“ ir kuriame dirbtinio intelekto sprendimus, padedančius radiologams būti produktyvesniems naudojant „gilųjį mokymąsi“.
Suprasti akimirksniu
- Giliuoju mokymusi vadinami tam tikrų rūšių mašinų mokymosi metodai, kai keli dirbtinių neuronų sluoksniai sujungiami taip, kad į sistemą įvedami duomenys pereitų per kiekvieną iš jų iš eilės. Sukurti tokią struktūrą įkvėpė per akis į smegenis patenkančios ir tinklainėje fiksuojamos vaizdinės informacijos apdorojimas smegenyse. Toks tinklo gylis suteikia galimybę išmokti sudėtingesnes struktūras ir tam nereikia nerealiai didelių duomenų kiekių.
– Jūsų biografijoje yra ir toks faktas: 2007 m. sėkmingai dalyvavote Tarptautinėje fizikos olimpiadoje. Ką jums, kaip žmogui, davė olimpiados ir pati fizika?
– Įdomiausia turbūt tai, jog dėl fizikos įstojau į Kembridžą. Pirmiausia ten stoti nutarė visa komanda, dalyvavusi 2007 m. Tarptautinėje fizikos olimpiadoje. Apie tai sužinojęs, nutariau pabandyti ir aš – taip ir įstojau. Galima sakyti, kad mes buvome pirma tokia didelė lietuvių grupė, įstojusi į Kembridžą. Tais metais ten buvo įkurta ir lietuvių bendruomenė. Po mūsų stojančių iš Lietuvos vis daugėjo. Dabar ten mokosi tikrai daug lietuvių.
– Tačiau jūs studijavote ne fiziką, bet matematiką. Kodėl? Kiek fizikos jūsų gyvenime liko po mokyklos, studijų, ar ji yra dabartiniame jūsų gyvenime?
– Fizikos mokslas sužadino mano smalsumą, bet paskui atsirado poreikis nerti giliau. Tam labiausiai tiko matematika. Vis dėlto studijuojant Kembridže šie mokslai nėra griežtai atskirti. Bent jau teorinė fizika nuo matematikos tai tikrai – man teko nemažai jos, studijuojant, mokytis. Atskirti matematikos nuo fizikos neišeina ir dabar – tai labai susiję mokslai, ypač dirbant dirbtinio intelekto srityje.
– Baigęs Kembridžą grįžote į Lietuvą. Kas nulėmė tokį sprendimą?
– Pasiilgau visų: tėvų, draugų (šypteli – 15min past.). Bet, žinoma, buvo ir tas motyvas, kad noriu panaudoti savo žinias Lietuvoje, tirti, kurti čia. Man labai smagu, kad lietuviškos įmonės ir jų sukurti dirbtinio intelekto sprendimai naudojami visame pasaulyje. Pavyzdžiui, mūsų startuolio produktus naudoja pora tuzinų įvairių Europos šalių, Australijos, Pietų Afrikos Respublikos, Lietuvos centrai. Tačiau startuolių, koks yra ir „Oxipit“, kryptis visada yra ne tik vietinė rinka. Norėtųsi, kad pirmiausia mūsų sukurtą medicininį sprendimą naudotų Harvardo medicinos mokykla ir panašios įstaigos, o tada jau ir esančios čia, Lietuvoje.
Prasmę būti Lietuvoje matau ir dėl kitų priežasčių. Esu vienas iš Lietuvos dirbtinio intelekto asociacijos (Lithuania AI) steigėjų. Norime skleisti teisingas žinias apie dirbtinį intelektą, šviesti visuomenę. Taip pat – auginti AI bendruomenę, kurioje yra nuo ekspertų iki savo ateitį su šia sritimi norinčio sieti jaunimo.
– Dabar studijos užsienyje gana įprastas dalykas. Tačiau tuo metu, kai Kembridžą baigėte jūs, situacija buvo kita. Ar jautėte, kad darbdaviai, potencialūs investuotojai vertina kitaip, kad jiems svarbu, jog studijavote gerus reitingus turinčiame universitete? Taip pat iš karto klausiu ir jūsų paties, kaip darbdavio: ar įrašas CV „studijavo Kembridže ar Oksforde“ kandidatui prideda daugiau balų?
– Tiek anksčiau, tiek ir dabar studijos Kembridže ar Oksforde visuomet garantuoja geresnes startines pozicijas. Darbdaviai ir investuotojai palankiau vertina kompanijas ir startuolius iš Baltijos šalių, jeigu jų kolektyvuose yra ten studijavusių žmonių. Be to, dėl to, kad aš ir kolegos studijavo Kembridže, mums lengviau į įmonę pritraukti aukštos kvalifikacijos specialistų iš kitų šalių.
Tačiau, kaip darbdavys, aš vertinu ne tik tai. Man svarbiausia žmogaus potencialas, specifinės žinios, o ne universitetas, kuriame mokėsi. Galbūt, taip yra dėl mano studijų direktoriaus Kembridže – jis akcentavo, jog studijuodamas eidavo tik „į savo“ paskaitas, kas reiškia, jog daug skaitė, ruošėsi ir mokėsi savarankiškai ir visko pasiekė pats. Tai yra ekstremalus variantas, bet man imponuoja. Manau, kad geras tyrėjas nebūtinai turi būti baigęs prestižinę mokyklą. Svarbiausia – supratimas, motyvacija ir įgūdžiai. O visa tai geriausiai atsiskleidžia per užduotis, kurias kandidatas atliks.
– Tradicinis klausimas pašnekovams: kas fizikos moksle jums yra įdomiausia ir stipriausiai įsiminė? Kodėl būtent tai?
– Įdomų įspūdį man paliko vienas niuansas, kurį išmokau studijuodamas kvantinę mechaniką. Tuomet sužinojau, kad yra dalelių – fermionų, kurias apsukus 360 laipsnių, jos išeina truputį kitokios. Jei nori, kad jos vėl būtų tokios, kaip buvo, sąveikautų taip pat, kaip anksčiau, – reikia apsukti jas dar 360 laipsnių, t.y. iš viso – 720 laipsnių. Tai mane nustebino ir iki šiol stebina. Nors tai teorinis modelis, tačiau jo išvados atsispindi ir realiame gyvenime. Juk yra tavo pasaulyje dalykų, kuriuos turi du kartus apsukti, kad jie taip pat tau atrodytų. Tam tikra prasme man tai atrodo kaip magija.
Suprasti akimirksniu: Kas yra fermionas?
- Fermionas yra elementarioji dalelė, sudaranti atomus ir dažnai aptariama teorinės fizikos moksluose.
- Elektronas yra elementarus (paprastasis) fermionas. Protonai vadinami kompoziciniais (sudėtiniais) fermionais. Šios dalelės sukinys (spin) yra pusinis – 1/2, 3/2 (ir t. t.). Ši dalelė pavadinta žymaus italų fiziko Enriko Fermi vardu.
- Standartiniame modelyje fermionai skirstomi į dviejų rūšių elementarius fermionus – leptonus ir kvarkus. Barionai, protonai ir neutronai laikomi fermionais, tačiau jie susideda iš trijų kvarkų. Kadangi daugelyje kvantinių virsmų fermionų skaičius yra tvarus, jie kartais vadinami medžiagos dalelėmis, o bozonai (dalelės su sveiku sukiniu) – sąveikos jėgų nešikliais.
- Fermionams galioja Paulio draudimo principas: du fermionai negali vienu metu užimti tos pačios būsenos ir būti tame pačiame erdvės taške.
