Dijalog kultura 24.05.2015.

Tema: OBRADA SIGNALA – Druga emisija: Compressed sensing – komprimujući odabir signala, Markovljeva slučajna polja, statističko modelovanje slike, statističko modelovanje signala, virtuelna restauracija i analiza digitalizovanih umetničkih dela, restauracija slike i videa, veštačka inteligencija i uncertainty – neodređenost, neizvesnost i vizuelna inteligencija

Statističko modelovanje sa Markovljevim slučajnim poljima sa primenama na polju obrade signala jeste jedna od oblasti u kojoj je doprinos prof. dr Aleksandre Pižurice sa Univerziteta Gent veoma uvažen u svetu, a u vezi s kojim je i veliki deo od, prema Google Scholar-u, gotovo 3000 citata iz radova ove naučnice. Ona je profesorka na Departmanu za telekomunkacije i obradu informacija Univerziteta Gent u Belgiji i rukovodilac laboratorije Statističko modelovanje slike.

Teorija Markovljevih slučajnih polja ima veoma široku primenu. Jedna od primena je u novoj teoriji compressed sensing – komprimujućem odabiru signala. Interesuje nas na šta se odnosi teorija komprimujućeg odabira signala i kom cilju stremi, da li se i u čemu dodiruje sa fenomenom Big Data i da li će poboljštati svakodnevicu i koje tehničko-tehnološke oblasti.

Zanimaju nas i druge primene teorije Markovljevih slučajnih polja i koja je njena suština.

Najuže oblasti naučnog rada i interesovanja dr Pižurice su statističko modelovanje signala, multirezoluciona reprezentacija signala, restauracija slike i videa, razumevanje i modelovanje vizuelne percepcije i vizuelne inteligencije, sa primenama u prikupljanju signala na daljinu, formiranju i analizi medicinske slike i u restauraciji i analizi digitalizovanih umetničkih slika i na njima je težište prethodnog i ovog izdanja Dijaloga kultura posvećenom obradi signala.

Kada je reč o veštačkoj inteligenciji takođe nas interesuju one oblasti kojima dr Pižurica daje naučni doprinos sa velikm brojem radova čiji je zajednički imenitelj uncertainty – neodređenost, neizvesnost. Ona objašnjava: „Termin neizvesnosti ili neodređenosti označava u veštačkoj inteligenciji situacije u kojima nemamo potpuno sigurno znanje i potpuno pouzdane kompletne informacije o datoj situaciji, a ipak moramo da donesemo odluku da na najbolji mogući način reagujemo. U većini realinih situacija to i jeste slučaj. Nedostatak potpunih informacija tada nadoknađujemo statističkim modelovanjem u vidu verovatnoća određenih uzroka i situacija koje mogu imati uticaja na optimalnu akciju. U knjizi Rasela i Norviga koja je referenca za modernu teoriju veštačke inteligencije i koju i ja koristim kao referencu u kursu koji držim, kaže se na vrlo lep i šaljiv način da probabilističko rezonovanje nadoknađuje posledice lenjosti i ignorancije. Pod lenjošću se pri tome podrazumeva na neki način naša nespremnost ili negodovanje da pobrojimo sve moguće uzroke za datu pojavu. Uzmite na primer simptom glavobolje. Ima stotine i više uzroka koji mogu izazvati glavobolju i teško je sve njih pobrojati. Pod ignorancijom se sa druge strane podrazumeva naše nedovoljno znanje ili nedovoljan pristup kompletnim podacima, svim merenjima koje bi možda trebalo izvršiti ali je to nemoguće u datom vremenu i datim uslovima. Znači taj rezon u uslovima neizvestnosti zapravo potpomognut alatima statističkog modelovanja i optimalne Bajesove estimacije omogućava da se dođe do racionalne odluke ili akcije u takvim situacijama gde nemamo jednostavne odrednice tipa ako ovo onda ono u tom slučaju.“ U vezi sa aktuelnim pitanjem same veštačke inteligencije tj. sposobnosti učenja iz relativno malog broja datih primera i prilagođavanja na nove situacije, nove scenarije kada je o primenama reč dr Pižurica između ostalog kaže: „Veštačka inteligencija već sada se koristi uveliko u mnogim granama, u mnogim praktičnim primenama. Pomenula sam ovde nekoliko primera sa automatizovanim taksi vozačima koje verovatno možemo očekivati u vrlo bliskoj budućnosti ali isto tako postoje kompjuterski navođene najsavremenije operacije, ili ako se setimo nesreća koje su se dogodile sa nuklearkama u Fokušimi gde očigledno slanje robota koji mogu da otklone neki kvar ili uzrok a da se pri tome ljudski životi ne izlažu opasnosti je nedvosmisleno od velikog značaja. Takođe ima mnogo drugih raznih primera. Kada pogledamo istraživanja svemira u svemirskim stanicama često postoji mogućnost da automatizovani agenti donesu sami odluku kojom će planirati dalje izvršenje akcije, otkloniti grešku ili kvar, tako da je takvih primera bezbroj u svakodnevnom životu i raznim granama nauke i privrede i ja verujem da će nam veštačka inteligencija u budućnosti biti sve više od koristi u svim tim primenama.“

Dr Pižurica u emisiji govori i o izazovima u razumevanju i modelovanju vizuelne percepcije odnosno vizuelnoj inteligenciji.

Dr Aleksandra Pižurica nas upoznaje i sa aktuelnim projektima u oblasti popravljanja i virtuelne restauracije i analize digitalizovanih umetičkih slika koje takođe ostvaruje njena grupa i laboratorija, kao i sa njenim radovima i predavanjima u toj oblasti, kao što je onaj o kodovanju vizuelne „mustre“, oblika na Poenkaerovoj sferi „Visual pattern encoding on the Poincare sphere“ koji je prvi puta predstavila na seminaru UCL-Duke Workshop on „Sensing and Analysis of High-Dimensional Data“.

Urednica i autorka: Drenka Dobrosavljević

Muzički urednik: Predrag Jovanović

Ton-majstor: Momčilo Đurđević