Szalay Sándor: Már az sincs messze, hogy a középiskola elől is elmenekülnek a diákok nyugatra

Szalay Sándor asztrofizikus, kozmológus volt Veiszer Alinda műsorának e heti vendége. A kozmológia mellett másik kutatási területe a big data, az általa kifejlesztett adatvizualizációs rendszert világszerte rengeteg kutató használja. Az amerikai Johns Hopkins Egyetem professzoraként az utóbbi években a rákgyógyítás területén is végez kutatásokat, egy személyre szabott orvoslást segítő diagnosztikai rendszer kifejlesztésén dolgozik. És még zenélni is szokott.

Több mint húsz éve él tartósan az Egyesült Államokban, beválasztották az Amerikai Tudományos Akadémia tagjai közé is, de – mondja – „teljesen magyarnak” vallja magát, a magyar híreket is mindennap megnézi. „Sok dolgot nehéz szívvel nézek” –mondja az adásban, amit egy jelképes támogatásért cserébe itt lehet megnézni.

„Amikor én Magyarországon felnőttem, fantasztikusan jó tanáraink voltak […], és az egyetem alatt is ugyanolyan jó képzést kaptam, mint amit bármelyik amerikai egyetemen kaphattam volna.” Mint mondja, az ő generációjában volt egy elég erős egyetem utáni „eláramlás” nyugatra, ma azt látja, hogy ez az eláramlás már a középiskola után megindul, és szerinte

már az sincs messze, hogy „a középiskola elől is elmenekülnek a diákok” nyugatra.

Szalay Sándort 1980-ban hívták meg először Amerikába, a Berkeley Egyetemre. Akkor másfél évre utazhattak ki, és Szalay azt mondja, visszanézve már látja, mekkora szerencse kellett ahhoz, hogy egy lengyelországi nyári iskolán felfigyeljen rá az egyetem professzora, és meghívja. Az más kérdés, hogy utána bizonyította is, hogy van helye az amerikai elit egyetemeken nevelődött kutatók között.

Másfél év után haza kellett jönniük, Szalay szerint bár akkor még nem Amerikában képzelte el a tudományos karrierjét, amikor hazaindultak, majdnem bőgött. „A Berkeley volt akkor az a társaság, akikkel akkor gyakorlatilag a mai modern kozmológiát megcsináltuk” – mondja.

Másfél évet kellett Magyarországon tölteniük, utána visszatértek az Egyesült Államokba két évre, aminek a végén a Johns Hopkins Egyetem ajánlott neki állást, amit akkor csak úgy tudott elfogadni, hogy „egy év itt, egy év ott”. „A Hopkinson aláírták a permanens állásajánlatot, és azt mondták, hogy ha meggondolom, itt írjam alá” – meséli. 1991-ben aztán végleg Amerikába költözött. Azt mondja, azért döntött úgy pont a rendszerváltás után, hogy kiköltözik, mert úgy érezte, az országnak akkor nem kozmológusokra volt szüksége, hanem „emberekre, akik felépítenek egy új infrastruktúrát”. Ő viszont kozmológiával szeretett volna foglalkozni.

Az univerzum feltérképezésével kezdett el foglalkozni, az ő nevéhez fűződik az egyik legnagyobb kozmológiai adatbázis, a Sloan Digital Sky Survey tudományos archívumának megalkotása. „Ez a projektünk a csillagászatot biztosan megváltoztatta, és a tudományban is igazából egy új kategóriát jelentett”.

Ez a kihívás vezette el végül az adatkezeléssel kapcsolatos kérdésekhez, és – ha lehet – még nagyobb kihívásokhoz.

Rákgyógyítás csillagtérképpel

Szalay jelenlegi kutatási területe a big data. A big datán nem egyszerűen egy nagy adathalmazt értünk, hanem egy komplex technológiai környezetet (szoftvert, hardvert), amely lehetővé teszi olyan adatállományok kezelését, amelyek annyira nagy méretűek és annyira összetettek, hogy a feldolgozásuk borzasztóan nehéz. Leegyszerűsítve, a big data a nagy mennyiségű, nagy sebességgel változó és nagyon különféle adatok feldolgozásáról szól.

Szalay kozmológusként kezdett el big datával foglalkozni – először a saját munkájának megkönnyítése céljából. Az univerzum feltérképezésére a kétezres évek elején megalkotott adatfeldolgozó és tárolórendszert a csillagászok, asztrofizikusok – köztük Szalay – közel tíz év alatt „csupaszították le”, hogy több tudományterület is használhassa. Ma már Szalay szerint csak a Johns Hopkins Egyetemen hetven különböző projekt fut az általuk kidolgozott rendszeren, és világszerte nagyjából 15 ezer ember használhatja mindennap.

A kutató hét éve a rákgyógyítással is elkezdett foglalkozni, egy személyre szabott orvoslást segítő diagnosztikai rendszer kifejlesztésén dolgozik a Johns Hopkins Egyetem kutatócsoportjával. Ehhez az univerzum feltérképezéséhez készített technológia van a segítségükre. Bár ez elsőre meglepőnek tűnhet, Szalay szerint „meglepő a hasonlóság”, a csillagokhoz hasonlóan ugyanis a sejtek is térképre tehetőek. Mint magyarázza, a csillagászok az égről készítenek digitális kamerákkal felvételeket, amelyeket aztán „atomjaira” szednek, azaz csillagokra és galaxisokra.

A rákkutatók is ezt csinálják: a szövetekből készített metszetekről készítenek felvételeket, amelyeket aztán szétszednek – sejtekre. Az immunterápia pedig azzal foglalkozik, hogy hogyan lehet az immunsejteket rávenni arra, hogy megtámadják a rákos sejteket. Ehhez szükséges tudni, hogy mekkora a távolság a rákos és az immunsejtek között. Szalay munkája, hogy megállapítsa, hogy – a galaxisokhoz hasonlóan – térben hol helyezkednek el egymáshoz képest a sejtek, majd ezeket az adatokat kezelhető adatbázisba rendezze.

A Hopkinson az interdiszciplinaritás ma már nem megtűrt, hanem divatos

Szerinte fontos lenne, hogy a tudomány és a technológia rohamos fejlődésével az oktatás is lépést tartson. Néhány ezer évvel ezelőtt a görögök ugyanolyan amfiteátrumban tanítottak, mint amilyenekben most folyik az oktatás az egyetemeken – magyarázza egy harvardi professzor érvelését idézve –, holott a világ már teljesen más. Szalay szerint szükségszerű lenne, hogy az oktatás is megváltozzon, hogy lépést tudjon tartani a világgal.

A professzor tagja egy olyan, különböző élvonalbeli egyetemeken és más-más tudományterületeken dolgozó kutatókat tömörítő társaságnak (Bloomberg Distinguished Professorships) is, amelynek célja a egyetemi kutatómunka radikális átalakítása, az intézmények és a tudományok közötti átjárás megkönnyítése. A kezdeményező a Hopkinson végzett Michael Bloomberg volt, aki a program finanszírozója is. Az alapötlet az volt, hogy hogyan lehet az egyetemet strukturálisan minél hamarabb átalakítani, hogy hatékonyabb lehessen a komplex kutatási területeken folyó kutatás. Bloomberg meglátása az volt, hogy hiába van a Hopkins a világ legjobb egyetemei között, a különböző részei gyakorlatilag „független silókként” működtek, amik között nem nagyon volt átjárás, sőt a dékánok kicsit harcban is álltak egymással az erőforrásokért.

A Bloomberg-projektben résztvevő professzorok azért kapnak fizetést, ha legalább két szakon tanítanak, és interdiszciplináris órákat tartanak. Ráadásul egy szakon a projektben részt vevő oktatóknak csak a tíz százaléka lehet belsős, a többinek más szakokról kell érkeznie – tehát a dékánoknak muszáj együttműködniük és oktatókat adniuk egymásnak, hogy a saját szakjuk is növekedhessen. „Öt év alatt ennek akkora hatása volt, megváltoztatta az egyetem jellegét. Hirtelen az inter- vagy multidiszciplinaritás nem megtűrt lett, hanem kifejezetten divatos.”

Lesznek olyan országok, amik megnyomják a gombot

A mesterséges intelligencia térnyeréséről azt mondja, sok oldala van, és ezek közül sokat, például az etikait, korábban teljesen elhanyagolták. „A fő probléma az, hogy van a nagy négy, a Google, Amazon, Facebook, Microsoft, akik eszméletlenül sok pénzt költenek erre. Tíz évvel ezelőtt a Google-nél tizenöt ember foglalkozott mesterséges intelligenciával, ma több mint tízezer. Ezek a cégek egymást figyelik, hogy mit csinál a másik, és őrült tempóban rohannak előrefelé, nincs idő gondolkodni, az egész arról szól, hogy ki tud több komputert összekötni”, amelyekkel aztán a mesterséges intelligenciát tréningezhetik. Szerinte ezzel is vannak problémák, ezek a cégek például megtehetik, hogy a világ összes tudását leszedjék az internetről és felhasználják a tanításra, függetlenül attól, hogy van-e erre joguk, vagy nincs.

Mint mondja, csak az egyetemeken van idő és lehetőség, hogy ennek a mélyebb vetületeit is átgondolják. A Hopkinson most azon dolgoznak, hogy hogyan lehet mesterséges intelligencia segítségével kiválasztani a rengeteg begyűjtött adat közül azt, ami a legtöbb új információt adhatja. „Elkezdtük az autók vezetését rábízni a mesterséges intelligenciára, miért ne bízhatnánk rá a mikroszkópok vagy távcsövek irányítását?” Szerinte ha létezne olyan módszer, aminek a segítségével nem véletlenszerűen kiválasztott adatok alapján lehetne csak dolgozni (ahogy most a hatalmas mennyiség miatt teszik), sokkal hatékonyabb és gyorsabb lehetne a tudományos munka is. Sőt, szerinte a mesterséges intelligencia a hadszíntéren is bevethető lehetne, mert jobban ki tudja választani a célpontokat. „A kérdés, hogy mikor engedjük át azt a jogot is, hogy meghúzzák a ravaszt is”.

Arra a felvetésre, hogy az egy „nagyon szomorú világ lenne”, Szalay azt mondja:

„De ez elkerülhetetlen. Még akkor is, ha a nyugati félgömbön erős etikai megszorítások vannak arra, hogy ezt soha ne csináljuk, biztos lesznek olyan országok, akik viszont meg fogják nyomni a gombot.”

Szerinte előbb vagy utóbb ezen a téren is az atomcsendegyezményhez hasonló megállapodásra lesz szükség.

A mesterséges intelligenciát már az ukrajnai háborúban is sokkal szélesebb körben használják, mint sokan gondolhatják. A mesterséges intelligencia felhasználásáról a hadszíntéren ebben a cikkben írtunk részletesen.