În sistemul academic american, poti deveni profesor imediat după doctorat. Ca profesor în informatică, Anca îndrumă doctoranzi, predă, inclusiv cursuri de inteligență artificială și administrează proiecte de cercetare.
Conduce un laborator de cercetare, în care îndrumă doctorate în robotică și în interacțiunea dintre oameni și roboți „Cea mai mare provocare vine de la faptul că în timp ce interacțiunea unui robot cu lumea fizică (în fabrici sau în casele oamenilor în viitor) se desfășoară după legile fizicii, e mult mai greu să caracterizăm ecuațiile după care se va desfășura interacțiunea cu oamenii.
Spre exemplu, o mașină autonomă va influența deciziile unui pieton sau ale unui alt șofer și pentru a își planifica propria mișcare mașina trebuie să țină cont de această influență. Sau când un robot iți va aduce o cană cu apă, modul în care o va aduce va influența ceea ce crezi despre cât de grea e cana: când un alt om cară ceva e ușor să estimăm acest lucru, însă roboții se mișcă rigid și în același fel; pentru a putea interpreta mișcările lor, trebuie să le planificăm să fie interpretabile,”spune Anca Drăgan.
A studiat în Germania, la Bremen și a avut oportunitatea de a se implica în cercetare, atât în timpul anului academic cât și pe timpul verii, la Fraunhofer și UCLA. Proiectele erau despre alinierea programelor de transport în comun, sau colaborarea cu LAPD (departamentul de poliție din Los Angeles). Robotica a descoperit-o abia în timpul doctoratului.
A aplicat la câteva universități din Europa și din SUA și în final decizia a fost între a sta în Europa la Oxford și a continua pe optimizarea programelor de transport, sau a pleca la Carnegie Mellon și a studia robotica. „M-a încântat prea mult idea de a lucra la algoritmi pentru un agent care ia decizii autonome și inteligente, așa că am plecat. Doctoratul a mers surprinzător de bine, și din fericire teoria la care am lucrat pentru interacțiunea dintre oameni și roboți a fost cunoscută și apreciată de comunitatea de cercetare în robotică, ceea ce mi-a dat oportunitatea să devin profesor la universități de top în informatică, în USA. Alegerea finală a fost între Stanford și Berkeley,” povestește Anca.
Lucrează la roboti care se pot coordona cu oamenii (spre exemplu o mașină care trebuie să schimbe banda în fața cuiva sau să intre pe șosea), al căror comportament e interpretabil de către oameni, și care pot învăța de la oameni pentru a deveni mai utili. Lucrează în câteva aplicații, pentru că algoritmii trebuie să fie generali și nu specifici unui anumit robot sau unei anumite situații: mașini autonome, roboți care pot ajuta acasă persoanele cu dizabilități și roboți industriali.
Dar cum poate un robot sa anticipeze mişcarile oamenilor pentru a se mişca pe lângă ei? O idee a fost ca robotul să folosească ceea ce a făcut omul înainte, pentru a prezice ceea ce își dorește să facă. Apoi este folosită această predicție și este planificat cum ar trebui să se miște în continuare, pentru a îndeplini acest țel. Pentru asta robotul învață în timp cum se mișcă oamenii când îndeplinesc diferite obiective, pentru că acestea sunt diferite față de cum s-ar mișca robotul în aceeași situație.
Anca consideră că este un privilegiu să aibă șansa de a contribui la crearea viitorului.
„Avem unele proiecte care se uită chiar decenii în viitor, spre exemplu cum putem construi inteligența artificială care nu are efecte adverse asupra omenirii. Agenții de inteligență artificială optimizează un anumit criteriu specificat de noi, oamenii, dar este foarte greu să specificăm ce vrem de fapt. Momentan asta are efecte adverse relativ minore pentru că inteligența artificială rămâne la o capabilitate relativ redusă (putem juca șah și go, putem recunoaște imagine, șamd – aplicații specifice, unde efectele adverse nu sunt grave; spre exemplu Google are un algoritm pentru care criteriul a fost minimizarea erorilor în recunoașterea imaginilor dintr-un set și agentul a început să clasifice oamenii afro- americani ca gorile! Asta pentru că obiectivul sau criteriul dorit e un pic mai rafinat, spre exemplu e ok să facem mai multe erori în alte contexte, dacă asta înseamnă că nu insultăm oamenii; dar acest criteriu e mult mai complicat ). Dar în viitorul îndepărtat, trebuie sa anticipăm că agenții vor fi mult mai capabili și erorile vor avea consecințe drastice. De aceea lucrăm la modalitatea în care orice agent trebuie să aibă incertitudine asupra criteriului inițial, pentru că altfel optimizarea unui criteriu specificat prost poate prăbuși economii sau mai rău,” precizează Anca Drăgan.
Pentru Anca primul moment important din cariera sa a fost admiterea la doctorat. A fost urmat de nominaliarea articolului ei, la principala conferință de robotică, pentru premiul de cel mai bun articol, ceea ce a adus apreciere și stimă muncii sale. Iar un alt moment important a fost primirea ofertelor pentru profesor (Berkeley, Stanford, MIT, Carnegie Mellon, Harvard, Princeton, etc), ceea ce a fost apogeul, pentru că în informatica în fiecare an o singură persoană, poate două, au acest privilegiu.
În viitor Anca își dorește doctoranzi buni care să devină profesori, cu propriile laboratoare de cercetare la alte universități și care să ajute la rezolvarea problemelor foarte dificile din acest domeniu.
Își dorește mașini mai sigure, roboți care pot ajuta oamenii în vârstă și pe cei cu deprecieri motorii să trăiască mai independent și o înțelegere mai adâncă a modului în care oamenii interpretează și reacționează la comportamentul altor oameni și al roboților.
Articol apărut în Forbes România.