Získala už druhý prestižní grant ERC. Dlouhodobě působí ve Švýcarsku na univerzitě EPFL v Lausanne, kde je jejím hlavním oborem statistická fyzika. Cílem jejího aktuálního ERC projektu je lépe porozumět tomu, jak efektivněji trénovat neuronové sítě, například s využitím menšího množství energie i datových sad a přitom s dosažením větší robustnosti. Za svůj největší pracovní úspěch považuje, že se jí podařilo přispět k pochopení toho, že i ve složitých výpočetních problémech – podobně jako ve fyzice – dochází k fázovým přechodům. „Dnes proto lépe rozumíme tomu, jak se mění výpočetní náročnost problému v závislosti na jeho parametrech a kdy se objevují ostré hranice mezi tím, co ještě zvládneme spočítat, a co už ne,“ říká. A dodává, že tyto znalosti pak mohou být cenným vodítkem při hledání efektivnějších algoritmů.
Dotazník Lenky Zdeborové
Co děláte? Jak byste laikovi vysvětlila svou práci?
Představte si molekuly kyslíku a dusíku ve vzduchu, který právě dýcháte. Každá z nich se pohybuje jinou rychlostí a jiným směrem a neustále interaguje s ostatními – zblízka to působí chaoticky a nepředvídatelně. A přesto, když jich vezmeme obrovské množství, můžeme jejich společné chování popsat několika málo veličinami, třeba teplotou nebo tlakem. Víme například, proč voda zmrzne na led při 0 °C a proč se při 100 °C promění v páru. Obor, který nám to umožňuje chápat, se jmenuje statistická fyzika. Metody statistické fyziky ale neplatí jen pro molekuly. Můžeme je použít i pro pixely obrázku, jejž se počítač snaží zrekonstruovat z dat magnetické rezonance, nebo pro „váhy“ neuronových sítí – čísla, která se mění při učení z dat. Kdykoli máte obrovské množství prvků, jež spolu nějak interagují, statistická fyzika nabízí způsob, jak porozumět celku.
Ve své práci používám tyto metody k popisu složitých výpočetních systémů, jako jsou neuronové sítě – tedy základ dnešní umělé inteligence. U AI zatím nevíme, jak daleko může zajít, kde má své skutečné hranice a co jí ještě brání v tom, aby byla spolehlivější, chytřejší nebo efektivnější. Podobně jako statistická fyzika kdysi pomohla odhalit limity parního stroje a tím urychlila průmyslovou revoluci, může dnes pomoci pochopit možnosti i hranice strojů, které se učí z dat. A právě to je teď pro mě ta nejzajímavější výzva.
Co je na vědě nejlepší? A nejhorší?
Věda je jednoduše krásná. Stejně jako příroda dokáže okouzlit, nadchnout, překvapit – pokud se jí otevřeme. A stejně jako příroda umí být i věda neúprosná: někdy přinese dar v podobě nového poznání, jindy nás nechá bloudit ve slepých uličkách, bez odpovědi. Přesto, stejně jako někteří lidé cítí neodolatelné nutkání objevovat skryté kouty světa kolem sebe, my vědci máme touhu objevovat tajemství světa skrze myšlení a strukturu. A bereme přitom i všechna úskalí, která k tomu patří. A někdy nás to zavede na místa, jež na mapě původně vůbec nebyla.
Proč jste se dala na vědeckou dráhu? Jak jste se k vědě dostala?
Když mi bylo deset, vzal mě pan učitel matematiky na matematickou olympiádu. Díky tomu jsem zjistila, že mě matematika nejen baví, ale že mi i jde – možná lépe než většině ostatních. Později se k tomu přidala fyzika. A ta radost z toho, něco zkoumat, na něco přijít, pochopit, jak fungují systémy, kterým zatím nikdo nerozumí – ta je u mě tak silná, že ve chvíli, kdy jsem zjistila, že se tím dá opravdu živit, jiné možnosti jsem už nikdy vážně nezvažovala. Byla to pro mě nejpřirozenější volba.
Kým byste byla, pokud ne vědkyní?
To opravdu netuším. Když mi bylo šest nebo sedm, chtěla jsem být švadlenou jako moje babička – obdivovala jsem její trpělivost a přesnost. Ale zhruba od deseti let jsem měla jasno a od té doby jsem o své volbě nikdy nepochybovala. Věda mě úplně pohltila a žádná jiná cesta už mě nepřitahovala.
Jaká je vaše nejoblíbenější (odborná) kniha, případně váš nejoblíbenější vzorec?
Ptáte se na odbornou knihu, ale já musím zmínit sérii Nadace Isaaca Asimova. Je to sice sci-fi, kterou mnozí dobře znají, ale odkazuje na téma, jež je pro mě hluboce odborné. Ústřední vědní disciplína Asimovova příběhu – psychohistorie – je v podstatě statistická fyzika aplikovaná na obrovské sociální systémy. Z interakce nesčetných planetárních civilizací a jednotlivců pak v jeho světě vyvstávají „rovnice“, které dovolují předpovídat určitou část budoucnosti.
Asimov se tehdy přímo inspiroval statistickou fyzikou. Ten koncept je tak silný, že mě jako šestnáctiletou gymnazistku úplně uchvátil – a možná se dá říct, že ve své práci se stále ptám, jak daleko tato analogie může zajít.
Posloucháte při práci hudbu? Jakou?
Neposlouchám – při práci potřebuji klid. Hudbu si pouštím, když chci změnit myšlenky nebo jen tak vypnout a relaxovat. A co poslouchám, záleží úplně na náladě. Když mám třeba splín, pustím si Karla Plíhala – jeho jemný humor a citlivost mi vždycky zvednou náladu.
Máte nějakou profesní deformaci? Ovlivňuje vaše práce váš každodenní život?
Musela bych spíš přemýšlet, jestli vůbec existuje něco v mém každodenním životě, co není ovlivněno mojí prací. Nikdy mi nepřišlo důležité ty dvě roviny oddělovat. Věda je natolik součástí mého způsobu uvažování, že prostupuje skoro vším – aniž bych si to nutně vždy uvědomovala. A mně to tak vyhovuje.
