Той е програмист, астрофизик с научни публикации и… барабанист на рок група. Ренесансова личност, само че от дигиталните времена.

Толкова много теми имаме да обсъдим с гл.ас. Орлин Станчев, програмист в Kin + Carta, преподавател в СУ „Св. Климент Охридски“, изследовател на далечни галактики и барабанист на група ALI. Нека не губим време!

Как се раждат нови звезди в небето, в науката, в музиката?

Ще се отправим към далечния Космос, за да научим как изкуственият интелект може да ни помогне да опознаем Вселената. Ще поговорим за това как новите технологии променят из основи парадигмата на науката. Ще потърсим общото между музиката, науката и програмирането.

Не на последно място, ще поразсъждаваме за извънземните и за генералния изкуствен интелект. Кое се задава първо? От кое си струва да се притесняваме повече?

Отлитаме! 9, 8, 7….

– Извънземните или генерален изкуствен интелект – кое според теб е по-вероятно да видим скоро?

– Много интересен въпрос! Мисля, че прагматичният отговор е очевиден, поне за мен. И двете задачи днес са изключително актуални, но в исторически контекст търсенето на извънземен разум продължава по-дълго. Можем лесно да си дадем сметка за темповете на развитие на двете търсения. Определено кривата на натрупване на нови знания и аспекти на приложение е доста по-стръмна в полза на ИИ, в сравнение с търсенето на контакт с извънземни цивилизации.

Ако екстраполираме напред във времето, мисля, че определено по-скоро ще видим полагането на основите на генерален изкуствен интелект, който да може да се научи да изпълнява всяка интелектуална задача, отколкото откриването на извънземни цивилизации.

Повечето хора ще кажат, че търсенето на извънземен разум е по-вълнуващо, но нека не подценяваме ИИ.

Промените могат да са драстични, с не по-малък импакт от откриването на доказателства за съществуването на извънземни разумни цивилизации.

снимки: Добрин Кашавелов

– От кое от двете си струва да се притесняваме повече?

– Ако изхождаме от презумпцията, че ИИ – макар и генерален – е нещо, което ще познаваме и контролираме, може би трябва да се притесняваме повече от извънземните. От друга страна, много по-малко вероятно е да видим извънземни, отколкото генерален ИИ, така че вероятно трябва да сме по-внимателни с „чудовището“, което е пред нас.

– Кои са според теб най-красивите небесни обекти?

– За мен това са галактиките. Физически погледнато, те са обекти, чието изучаване включва почти цялата астрофизика. Гигантски структури с разнообразна морфология, която се обуславя от сложната динамика на звездите и междузвездната среда и от сложната им еволюция.

Най-красиви са спиралните галактики, всеки е виждал изключително красиви изображения на такива галактики. Но зад тази красота се крият редица въпроси и предизвикателства за физиката. Как се образува спиралната структура в тях? Кои механизми я поддържат устойчива? Дали това е свързано с динамиката на звездите? А каква е ролята на черните дупки в центровете им?

Елиптичните галактики не се радват на такава популярност, може би защото не показват красивите спирални структури. Но те съвсем не са безинтересни, напротив. Защо в тях не протичат процеси на звездообразуване? Защо съдържат толкова малко междузвезден газ? Впрочем, оказва се, че е повече от очакваното, но въпреки това липсват активни процеси на раждане на нови звезди… Още интересни и важни въпроси, които очертават основните задачи на астрофизиката.

За мен поне естетичната красота не е достатъчна. Подреждането на пъзела, дефиниран от всички важни въпроси, добавя съществена красота

в един по-сложен смисъл.

снимки: Добрин Кашавелов

– В каква област са насочени твоите изследвания?

– Като част от групата по теория на звездообразуването към катедра „Астрономия“ на СУ работим по изучаването на

изключително интересни обекти в галактиката – гигантските молекулярни облаци. Именно там се случват процесите на раждане на звезди.

Изследванията на групата са в разнообразни области – от изучаване на общата структура на молекулярните облаци в нашата галактика, до изследване на тяхната морфология. Търсим връзката между образуването им и ранната еволюция на галактиката. Интересуваме се от въпроси като например какво е разпределението на плътността в молекулярните области? Какъв е балансът на енергиите в тях? Как това е свързано с тяхната фрагментация и образуването на по-плътни области? Важен въпрос, защото именно тези структури се свързват с процесите на раждане на нови звезди. Какви алгоритми и софтуер можем да ползваме, за да идентифицираме и анализираме подобни структури при обработката на 2D и 3D изображения?

Участвам в проекти с колеги от университетите в Кьолн, Мюнхен и Хайделберг. Работата по тези задачи прилагам и със студенти дипломанти, които консултирам или ръководя.

– Кои са най-големите пробиви, направени до момента с помощта на машинно самообучение в тази част от науката?

– Вече можем да се похвалим с множество успешни приложения. Пример за пробив е класификацията на астрономическите обекти. Машинното самообучение тук е изключително полезно за бързото и ефективно анализиране на големи обеми от данни.

Имаме все по-мощни и прецизни инструменти за наблюдение на Космоса. Те генерират колосални масиви с данни, които физически е невъзможно да бъдат обработени от човек. Неслучайно явления като „гражданската наука“ в астрономията се развива изключително. Например проектът GalaxyZoo, който стартира с нелеката задача за класификация на голям масив от галактики по морфологичен признак. Платформата е направена така, че сравнително лесно всеки да се включи в процеса, като наблюдава реални изображения и следва конкретни стъпки и критерии за класификация.

До момента човешкият мозък е много добър в тази задача, а, за да предадем този опит на „машината“, е нужно да се натрупат достатъчно данни.

По този начин беше постигната уникална симбиоза между човешкия фактор и този на машината, защото хората захранват невронната мрежа и тя се обучава за класификацията на галактиките. Впоследствие концепцията се доразви върху цял спектър от задачи.

снимки: Добрин Кашавелов

– Кои са другите важни задачи, за които можем да ги използваме?

– Например, откриването на планети извън Слънчевата система. Методите на машинното самообучение играят важна роля в анализа на данни, благодарение на който се регистрират екзопланети около далечни звезди.

Още една област е идентифицирането на т. нар. гравитационни лещи – явление, при което силата на гравитацията на масивен обект, например галактика, деформира и усилва светлинния сигнал от фонов обект. Това може да помогне за откриването на тъмната материя и получаването на допълнителни данни за структурата и строежа на галактиките и галактичните купове.

Анализът на числени модели и компютърните симулации в астрофизиката са друго поле, за което машинното самообучение е в огромна помощ. Повече от всякога можем да използваме този мощен ресурс за проиграването на милиони различни сценарии.

снимки: Добрин Кашавелов

– Доколко навлиза изкуственият интелект в област като астрофизиката?

– Тя обхваща дисциплини и инструменти, които отдавна са част от науката, но това, което прави качествен скок към използването на ИИ, а не негови отделни инструменти, е колосалният обем данни, с които работи съвременната наука. Това

прави нещата съвсем различни, налага промяна в цялостната парадигма.

Експоненциалното нарастване на данните неминуемо води до нарастване и на сложността на информацията. В астрономията през последните десетилетия се наблюдава преход от малки масиви към цели потоци данни. Дължим го на бурното развитие на мащабни научни и наблюдателни програми с участието на автоматизирани и роботизирани телескопи.

Но заради бързото генериране на нови данни – около 25 зетабайта за година, това са около 10²¹ байта! – голяма част от тях остават скрити за човечеството.

Това значително нарастване налага преход от наука, базирана на хипотеза, към такава, базирана на данните. Към познатите ни три парадигми на науката – експеримент, аналитична теория и числено моделиране, се добавя четвърта – науката, базирана на данните.

Приложенията на ИИ са най-разнообразни –

от търсенето на планети извън Слънчевата система, регистрирането и класификацията на обекти,

анализ на данните от детектори на гравитационни вълни, до определянето на червеното отместване на галактики и генерирането на синтетични данни за обучение и валидиране на различни алгоритми.

снимки: Добрин Кашавелов

– Коя е най-вълнуващата астрономическа новина, която могат да ни „съобщят“ алгоритмите на машинното самообучение?

– Най-вълнуващото е, че не можем да предвидим с точност какво грандиозно ще ни „съобщят“, изненади могат да се появят отвсякъде.

Усъвършенстването на моделите, използващи все по-големи масиви данни, предполага, че изненадващо бързо можем да получаваме нови знания относно фундаменталните закономерности, модели и взаимовръзки, между характеристиките на сложни системи, процеси и явления в астрофизиката и космологията.

„Горещите точки“, които виждаме на хоризонта, са изследванията на гравитационни вълни,

търсенето на планети извън Слънчевата система и изучаването на произхода и еволюцията на галактиките.

– Как повече хора, които се занимават с програмиране, могат да се насочат към науката, при положение, че това почти винаги е обвързано с по-нисък финансов стандарт?

– Да, не е тайна, че академичната кариера не дава желания стандарт на живот, който човек може да получи в други професии. Но живеем в динамично време, в което сякаш старите дефиниции на роли и професии все повече се размиват.

Много научни задачи изискват числени модели и компютърни симулации. Освен това данните, с които борави науката, са в колосални обеми, това изисква все повече иновативни инструменти.

Така хората, които се занимават с програмиране, биха могли да се включат напълно адекватно в работата по научни задачи, които изискват програмиране, подготовка, изчистване, филтриране и изобщо – работа с големи масиви данни, прилагането на различни алгоритми за анализ. Разбира се, правенето на наука не включва само това, но днес то е неделима част от процеса.

Едно място, където програмирането и науката се обединяват за решаването на общи задачи, е институтът INSAIT в София. Дано се развиват все повече подобни центрове, така че да може да се използва потенциалът на младите, амбициозни и образовани хора.

снимки: Добрин Кашавелов

– Дано наистина, INSAIT е голямо събитие, което тепърва ще оценяваме!

Според теб… приличат ли си по нещо науката, програмирането и музиката?

– На пръв поглед са доста различни, но има нещо, което ги обединява. Мисля, че те са част от едно по-голямо цяло. Отделни

елементи от една картина, аспекти на това, което на нас, хората, ни е „дадено“ да разберем, усвоим, изпитаме или преживеем.

Ако човек иска да разбере все повече за света, природата, технологиите и живота като цяло, малко или много ще се докосне и до трите. Само така ще придобие някакво усещане за всеобхватност.

От друга страна, в обществото битува шаблонът, че ако се занимаваш с музика например, няма как да правиш каквото и да било в програмирането или в науката… Не зная къде са корените на подобни разсъждения, може да видим редица примери, които ги оборват.

Смятам, че

и в науката, и в програмирането, и в музиката има силен креативен процес. Ако истински искаш да се занимаваш с всяко от тези неща, творческият елемент е задължителен.

Останалото е усвояването на знания и техники, за да реализираш идеите си. И още нещо, което ги обединява – отдадеността, нужна, за да постигнеш нещо.

снимки: Добрин Кашавелов

– Как музиката влезе в живота ти?

– Като деца с брат ми Явор ходехме на уроци по тромпет в музикалната школа във Видин, а по-големият ни брат Пламен учеше кларинет. Бяха чудесни години на учене и изграждане, тримата се докоснахме до разнообразни музикални стилове – от класическата музика до народната музика.

Още тогава разбрах, че музиката е нещо странно. От една страна е като всяка друга дисциплина, която се изучава в училище. Има теория, учене, но от друга страна има и нещо тайнствено, може би в начина, по който прилагаш наученото. Когато изпълняваш на сцена, макар да следиш нотния текст, взимаш решения и правиш неща, които не си учил предварително.

Правиш грешки, но и неща, които не си очаквал, че можеш. В същото време усещаш, че предаваш послание. Че нещо казваш на публиката… Няма точен алгоритъм.

После поизоставих музикалните занимания, с брат ми Явор започнахме да учим физика и химия, а батко ни вече следваше архитектура в чужбина. Едновременно с лекциите, Явор продължи с тромпет в Шуменската филхармония, по-късно започна да свири и на барабани.

Мен това с барабаните никак не ме грабна, а брат ми ставаше все по-добър. Едва по-късно, когато бях започнал да се занимавам с астрофизика, реших да се пробвам, съвсем на шега и… разбрах, че той през цялото време беше прав, като казваше

колко разпускащо, изграждащо и същевременно удовлетворяващо е да свириш на този музикален инструмент.

Приех барабаните като хоби, с колеги в катедрата по астрофизика на СУ, където вече работех, направихме рокгрупа. Имахме доста концерти в софийски клубове, бяха вълнуващи години. После станах барабанист на група ALI, имаме няколко сингъла и много концерти зад гърба си. В момента работим по първия си албум.

снимки: Добрин Кашавелов

– Какво мислиш за приложенията на изкуствения интелект в генерирането на музика?

– ИИ по дефиниция е набор от алгоритми, инструменти и методи, които машините използват, за да имитират човешкото поведение, мислене, взимане на решения, дори творчески процес.

Мисля, за всички е очевидна революцията, която се случва пред очите ни. В по-широк исторически контекст

бурното развитие на ИИ и неговите приложения, е нещо напълно ново за човешката цивилизация.

То повдига интересни въпроси и поражда фундаментални предизвикателства, например от етично естество. Но не смятам, че е нещо, с което не можем да се справим.

По отношение на генерирането на музика, артистите, музикантите и хората в музикалния бизнес формират цял спектър от гледни точки. За някои това е бърз и лесен начин за създаването на музикален продукт. За други то съвсем не е същото, като тайнството на творческия процес при човека, защото там няма еднозначна рецепта или формула. За трети генерирането на музика повдига прагматични въпроси като този за авторските права. Но така или иначе, това е факт и от нас зависи доколко мъдро ще се възползваме от тази технология. Според мен ИИ може да бъде доста полезен като помощно средство в творческия процес.

Има още един аспект, свързан с човешката роля. Изкуственият интелект се развива изключително бързо пред очите ни, „хранейки се“ с все повече и повече данни. След това се опитва да имитира нашето поведение, творческия ни процес, да изпълнява човешки роли. Така генезисът на ИИ сме самите ние…

снимки: Добрин Кашавелов

– Слабостите ти са астрономия и рок. Не са ли това направления, които са били модерни преди няколко десетилетия, а днес са в сянката на други?

– Интересен въпрос. Моите слабости като цяло са науката, технологиите и музиката. Щастлив съм, че успях да се докосна – и продължавам да го правя – и до трите, и това разширява светогледа ми всеки ден. Разбрах, че астрофизиката за мен е сред най-интересните направления в науката. Може би защото обединява доста неща от физиката, математиката и дори химията… Всъщност, различните научни направления малко или много са наша, човешка измислица, създадена в опита си да структурираме знанието, търсенето на закономерностите и кодовете в природата.

Музиката е цяла друга вселена. Тя

позволява да се изразяваш по начин, по който според мен не можеш да го направиш с нещо друго.

За астрофизиката може да се каже, че е в сянката на други модерни научни направления – компютърни науки, изкуствен интелект, генетика, но не е никак трудно да се намерят солидните ѝ връзки с всички тези области.

Астрофизиката и музиката според мен винаги ще бъдат модерни и актуални. Дори мисля, че е излишно да говорим за тяхната важност…