Václav Rozhoň hledá principy, na nichž stojí digitální svět

Teoretický informatik Václav Rozhoň z MFF UK představuje algoritmy jako něco, co daleko přesahuje hranice sociálních sítí potažmo digitálních technologií. „Algoritmus jsme vlastně my všichni a náš mozek funguje jako počítač,“ popisuje. Otevřeně hovoří o proměně vědeckých priorit v době umělé inteligence i o tom, jak se s odstupem dívá na vlastní výzkum oceněný Cenou Neuron.

Kdyby se Vás třeba kamarád z dětství zeptal, čím se živíte, jak byste mu odpověděl, aby hned po první otázce nepřeskočil na jiné téma?

Asi bych se pokusil o nějakou metaforu: vztah mezi teoretickým informatikem a programátorem je podle mě trochu podobný vztahu mezi fyzikem a inženýrem. Inženýr je ten, kdo vytváří konkrétní věci – podobně jako programátor píše konkrétní programy a systémy. Fyzik nebo matematik je naopak člověk, který se snaží přijít na základní principy, fundamenty, na nichž se pak ty konkrétní aplikace staví.

A přesně tohle je moje role oproti programátorům. Snažím se pochopit základní principy algoritmů a způsoby, jak na počítačích řešit různé typy problémů, které pak – s trochou štěstí – programátoři využívají ve své praktické práci.

Nezabýváte se tedy konkrétními algoritmy, například sociálních sítí, ale spíš tím, jaké typy algoritmů jsou vůbec možné a jaké mají nevyhnutelné důsledky?

Ano, přesně tak. Když se dnes mluví o algoritmech, lidé mají často trochu strach – hlavně v souvislosti se sociálními sítěmi. Panuje pocit, že když někdo „mění algoritmy“, tak nás tím vlastně manipuluje. Algoritmy sociálních sítí jsou ale jen jedna konkrétní instance. Algoritmus je ve skutečnosti mnohem obecnější pojem.

V podstatě všechno, co je nějaký postup, je algoritmus. Posloupnost kroků, které mají vést k určitému cíli. Typickým příkladem je třeba recept na vaření. Říká vám: udělejte tohle, pak tohle, potom chvíli počkejte a na konci by měl vzniknout konkrétní výsledek. Stejně tak algoritmy, které stojí za sociálními sítěmi a snaží se třeba předpovídat, jaký článek byste si mohla chtít přečíst, jsou jen jednou z mnoha aplikací algoritmů. Ve skutečnosti jde o jeden konkrétní případ z obrovského množství možností, kde se algoritmy v našem světě uplatňují.

Kde ještě má běžný člověk šanci potkat algoritmus i mimo počítač, aniž by si to uvědomoval?

Vlastně všude. Konec konců i já sám jsem algoritmus. Mozek funguje jako počítač, který vykonává nějaký algoritmus – a ten algoritmus jsem já. Je to určitá posloupnost kroků a reakcí v mozku. Algoritmus je třeba i evoluce: proces, který má určitá pravidla, probíhá krok za krokem a vede k nějakému výsledku.

V informatice se říká, že počítačová věda je věda o počítačích asi stejně, jako je astronomie věda o teleskopech. V astronomii přece nejde o teleskopy samotné, ale o hvězdy, na které se jejich prostřednictvím díváme. Podobně v informatice vlastně nejde primárně o počítače. Počítače jsou jen ten nejlepší nástroj jak algoritmy realizovat – my říkáme implementovat. Počítač je místo, kde můžete stisknout klávesu Enter a algoritmus se „rozběhne“ a začne něco dělat. Může vám třeba na sociální síti ukázat další video, poslat e-mail, zašifrovat zprávu. Ale počítač je v tomhle smyslu jen prostředník. Stejně jako chemické a elektrické procesy v mém mozku jsou jen prostředníkem, který realizuje algoritmus, jímž jsem já sám.

Pamatujete si moment, kdy Vám došlo, že informatika není jen programování, ale že Vás láká přemýšlet o věcech pod tím?

Myslím, že u mě to bylo vlastně trochu opačně. Vždycky jsem byl silnější spíš v matematice než v samotné programátorské praxi. Praktické programování jsem si doplňoval až postupně během studia nebo v rámci různých projektů. Od začátku mě víc přitahovaly rovnice a čistá matematika – to je oblast, ve které se cítím nejsilnější. Upřímně řečeno se dnes trochu stydím za to, že nemám tak hluboké praktické programátorské znalosti. A už si je ani zpětně nedoplním, protože dnes už to umělá inteligence zvládá tak dobře, že to ani není potřeba.

Vždycky jsem se cítil spíš jako teoretik – i když praktické stránky informatiky si velmi vážím. Právě to spojení teorie a praxe mě na informatice hodně lákalo. Je to obor, kde můžete sedět v křesle a přemýšlet o abstraktních věcech, o proměnných a principech, a přitom je tu obrovský potenciál, že se tyto myšlenky promítnou do řešení problémů v reálném světě. A to je něco, co mi na informatice vždycky připadalo mimořádně přitažlivé.

Získal jste Cenu Neuron pro nadějné vědce. Máte nějaký objev, na který jste obzvlášť hrdý?

To je hodně těžká otázka. Je tu totiž trochu rozdíl mezi tím, na co jsem osobně hrdý, co mě těší, a tím, za co jsem vlastně ty ceny dostal. Ta ocenění jsem dostal hlavně za „hardcore“ teoretický výzkum – za matematické výsledky, u kterých se počítá s tím, že jejich praktické aplikace přijdou až za desítky let. Typicky jde o situace, kdy matematicky pochopíte nějaký algoritmus, který se už dnes používá: co vlastně dělá, jaké má vlastnosti, kde jsou jeho limity. A právě tohle hlubší pochopení pak často umožní stavět lepší algoritmy. Jenže celý ten proces trvá dlouho – klidně deset, dvacet let. 

To je přesně ten typ výsledků, za které jsem byl oceněn. Ale musím přiznat, že dnes už na ně nejsem tak hrdý, jako bych byl třeba před pěti lety. Zdá se mi, že ty časové horizonty se výrazně zkracují a všechno se zrychluje. Takže mám vlastně pocit, že jsem ocenění dostal za něco, co už jsem sám vnitřně překonal. Ne že bych ten výzkum zpochybňoval – to vůbec ne. Spíš se na něj dnes dívám jinak.

Jak to myslíte?

Zkusím to vysvětlit na příkladu. Představte si, že sázíte stromy. Ty stromy porostou padesát let a až pak z nich budete mít užitek. A teď si představte, že vám někdo řekne: za dvacet let bude existovat technologie, která dokáže strom nechat vyrůst stokrát rychleji – to, co dnes trvá padesát let, zvládne za jeden den. Dávalo by pak ještě smysl sázet stromy dnes, když víte, že za dvacet let tady bude něco, co vás v efektivitě úplně předběhne? Užitek, na který čekáte padesát let, by najednou přišel mnohem rychleji a levněji.

Něco podobného se děje i s intelektuální prací. Ztrácí se hodnota dívání se do velmi vzdálené budoucnosti, protože víme, že v blízké budoucnosti spousta věcí dramaticky zlevní a zjednoduší se. Ať už bude umělá inteligence znamenat cokoliv, intelektuální práce bude mnohem dostupnější. A pak už není vůbec jasné, jestli práce, kterou dnes děláme s vidinou aplikací za mnoho desítek let, bude mít stejný smysl jako dřív.

Jakým směrem se tedy teď ubíráte?

Snažím se trochu diverzifikovat. Dělat víc různých věcí a nevázat se jen na jeden typ výzkumu nebo projektů. S kamarády třeba provozujeme YouTube kanál, kde se snažíme srozumitelně vysvětlovat různá témata. Beru to jako způsob, jak o věcech přemýšlet jinak, jak je formulovat pro širší publikum a zároveň si ujasnit, co je na nich opravdu podstatné.

A pak je ještě jedna důležitá věc, která se na mém nynějším rozpoložení projevuje: mám dvě malé děti. Většinu ocenění jsem dostal za práci, kterou jsem dělal ještě předtím, než děti přišly. Jsem teď prostě v jiné životní fázi.

Změnilo se Cenou Neuron pro vás něco reálně – nebo je to hlavně povzbuzení?

V první řadě si myslím, že to nejcennější, co mi ta cena dala, byli lidé, které jsem díky ní poznal. Lidé z Nadace Neuron jsou opravdu skvělí a měl jsem možnost potkat se i s dalšími vědci z různých oborů. To je vždycky nesmírně obohacující – bavit se s nimi, zjistit, čemu se věnují, a trochu si rozšířit obzory. Už jen tohle samo o sobě je na té ceně úžasné.

Velmi potěšující pro mě bylo i to, že mi napsala moje bývalá učitelka fyziky, tehdejší třídní. Toho si vážím možná víc, než by se na první pohled zdálo – byl to silný osobní moment.

A samozřejmě je v tom i určitý závazek. Když si někdo myslí, že jste nadějný vědec, něco to znamená. Člověk má pak pocit, že by měl té důvěře dostát a svou pověst naplnit.

Studoval jste a působil na místech jako ETH Curych nebo MIT. V čem se tamní prostředí liší od českých univerzit a co by podle Vás šlo přenést k nám?

Asi bych měl odpovědět něco chytrého, ale řeknu spíš jednu zdánlivou maličkost. Po návratu ze zahraničí jsem při výuce tady na Matfyzu začal dělat třeba to, že uprostřed přednášky zařazuji desetiminutovou přestávku. To je něco, co by mě dřív asi ani nenapadlo. V zahraničí je ale běžné mít buď dvě kratší přednášky místo jedné dlouhé, nebo dělat pauzy během výuky. A mně to vlastně dává velký smysl, takže to teď dělám i tady. Ten tradiční rozvrh ve stylu základní nebo střední školy – čtyřicet pět minut výuky – má podle mě své opodstatnění. To, že jsme starší a vzdělanější, ještě neznamená, že se dokážeme soustředit výrazně déle. Já sám rozhodně ne (smích).