Što možemo naučiti o ljudskom umu istražujući kako strojevi “misle”? Možemo li bolje razumjeti sebe ako bolje razumijemo umjetne inteligencijske sustave koji postaju sve važniji dio našeg svakodnevnog života? Ovi pitanja mogu biti duboko filozofska, ali za Philla Isolu, pronalazak odgovora je toliko o računanju koliko i o razmišljanju.
Isola, novootkriveni redovni profesor u Odjelu za elektrotehniku i računarstvo (EECS), istražuje osnovne mehanizme koji su uključeni u ljudski um s računarskog perspektiva.
Dok je razumijevanje inteligencije glavna ciljna točka, njegov rad se uglavnom fokusira na računalno vid i strojno učenje. Isola je posebno zainteresiran za istraživanje kako inteligencija nastaje u AI modelima, kako ovi modeli uče predstavljati svijet oko sebe i što njihove “mozgove” dijele s mozgovima svojih ljudskih kreatora.
“Vidim sve vrste inteligencije da imaju puno zajedničkih osobina, i htio bih razumjeti te zajedničke osobine. Što sve životinje, ljudi i AI-ovi dijele?” kaže Isola, koji je također član Laboratorija za računarstvo i umjetnu inteligenciju (CSAIL).
Za Isolu, bolje znanstveno razumijevanje inteligencije koju posjeduju AI agenti pomoći će svijetu da ih sigurno i učinkovito integriraju u društvo, maksimalizirajući njihov potencijal za korist ljudima.
Isola je počeo razmišljati o znanstvenim pitanjima u mladosti.
Rastajući u San Franciscu, često je s ocem šetao po sjevernoj kalifornijskoj obali ili kampirao oko Point Reysa i brda u okrugu Marin.
Zanimala ga je geološka procesa i često se pitao što čini prirodni svijet da radi. U školi, Isola je bio pogonjen neiskrivenom žudnjom za znanjem, a iako se privlačio tehničkim predmetima kao što su matematika i znanost, nije bilo ograničenja za ono što je htio naučiti.
Nije bio sasvim siguran što studirati kao student prvog ciklusa na Yaleu, pa je probavao sve dok nije naišao na kognitivne znanosti.
“Moja ranija zanimanja bila su za prirodu – kako svijet radi. Ali onda sam shvatio da je mozak još zanimljiviji i složeniji od formiranja planeta. Sada sam htio znati što nas pokreće,” kaže.
Kao student prvog ciklusa, počeo je raditi u laboratoriju svog profesora kognitivnih znanosti i budućeg mentora, Briana Scholla, člana Odjela za psihologiju na Yaleu. Ostao je u tom laboratoriju tijekom cijelog svog studija prvog ciklusa.
Nakon godinu dana provedenu s nekim dječjim prijateljima u tvrtki za nezavisne videoigre, Isola je bio spreman ponovo zaroniti u složeni svijet ljudskog mozga. Upisao se na magistarski studij u području mozga i kognitivnih znanosti na MIT-u.
“Magistar je bio gdje sam se osjećao kao da sam naišao na svoje mjesto. Imala sam puno velikih iskustava na Yaleu i u drugim fazama svog života, ali kada sam došao na MIT, shvatio sam da je ovo rad koji stvarno volim i da su to ljudi koji misle slično kao i ja,” kaže.
Isola pripisuje svom doktoru mentorstvu, Tedu Adelsonu, Johnu i Dorothy Wilsonu profesoru za znanost vida, kao jedan od glavnih utjecaja na njegovu buduću karijeru. Bio je inspiriran Adelsonovim fokusom na razumijevanje osnovnih principa, umjesto samo potjeru za novim inženjerskim benchmarkima, formaliziranim testovima koji se koriste za mjerenje performansi sustava.
Računarski perspektiv
Na MIT-u, Isolovo istraživanje se pomaknulo prema računarstvu i umjetnoj inteligenciji.
“I dalje sam volio sva ta pitanja iz kognitivnih znanosti, ali mislio sam da mogu napraviti više napretka na nekim od tih pitanja ako ih primijetim s čistim računarskim perspektivom,” kaže.
Njegova diplomska teza bila je usmjerena na perceptivnu grupu, koja uključuje mehanizme koje ljudi i strojevi koriste za organiziranje diskretnih dijelova slike kao jednog, koherentnog objekta.
Ako strojevi mogu sami naučiti perceptivne grupe, to bi moglo omogućiti AI sustavima prepoznavanje objekata bez ljudske intervencije. Ovaj tip samonadzornog učenja ima primjene u područjima kao što su autonomni vozila, medicinska slika, robotika i automatski prijevod jezika.
Nakon završetka MIT-a, Isola je završio postdoktorski rad na Sveučilištu Kalifornije u Berkeleyju kako bi proširio svoje perspektive radom u laboratoriju koji se isključivo bavi računarstvom.
“To iskustvo pomoglo je mojem radu da postane puno utjecajniji jer sam naučio balansirati razumijevanje osnovnih, apstraktnih principa inteligencije s potjerom za nekim konkretnijim benchmarkima,” Isola se sjeća.
Na Berkeleyju, razvio je okvire za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
Njegov rad na Berkeleyju bio je usmjeren na razvoj okvira za prijenos slike na sliku, ranu vrstu generativnog AI modela koji bi mogao pretvoriti skicu u fotografiju, na primjer, ili crno-bijelu fotografiju u boju.
