„Zatímco programátoři programují, my teoretičtí informatici sedíme v křesle a vymýšlíme nové algoritmy,“ směje se Václav Rozhoň. Po bakalářském studiu na Matfyzu zamířil na jednu z nejprestižnější evropských univerzit, curyšské ETH. Rok taky působil ve Spojených státech amerických na Massachusettském technologickém institutu. Co se během sedmi let v zahraničí naučil, na co si v USA těžko zvykal a proč bývají teoretičtí informatici často pesimisti?
Co vás před sedmi lety přivedlo na věhlasné ETH Zürich, kde studoval například Albert Einstein?
Chtěl jsem získat co nejlepší vzdělání. Většina nejkvalitnějších škol zaměřených na informatiku se nachází v Americe. V Evropě jich zase tolik nemáme, vedle „etehačka“ je to ještě třeba Cambridge nebo Oxford. Kromě toho, že ETH je dobrá škola, je navíc relativně blízko – z Prahy se do Curychu pohodlně dopravíte nočním vlakem. Takže to byla celkem přirozená volba.
Na ETH společně s vámi studovala taky vaše manželka, tehdy přítelkyně. Oba jste přitom získali stipendium, které ročně dostane v daném oboru asi jen desítka uchazečů. Jak náročné je se na takovou školu dostat?
To se mi těžko hodnotí. Určitě je to těžší, než se dostat na Matfyz, ale zase snazší než uspět při výběrovém řízení třeba na MIT nebo Harvard. Pokud vás baví informatika a máte dobré známky, určitě máte šanci se na ETH dostat. Alespoň v mém případě to tak bylo.
V čem je ETH tak speciální?
Člověk tam má více možností v samotném studiu, ale taky pokud jde o další aktivity. Třeba založit startup je tam podle mě jednodušší. Částečně proto, že škola tyhle aktivity podporuje různými způsoby jako třeba tím, že poskytuje prostory, kde mohou studenti na svých projektech pracovat. Ale mám pocit, že ještě větší rozdíl dělá samotná mentalita. Na ETH prostě potkáte víc studentů, kteří jsou odvážnější, co se týče jejich kariéry.
Pro mě jakožto vědce bylo extrémně důležité, že jsem na ETH potkal spoustu lidí, kteří mě nějaký způsobem inspirovali nebo mi třeba poradili s matematickým problémem. Je to prostě velmi motivující prostředí. A to je vlastně to, co podle mě dělá skvělé školy skvělými. Nejde ani tolik o kvalitu přednášek nebo prostory, kde se dá pracovat na startupu. Jde spíš o kvalitu prostředí, které vás nutí neustále přemýšlet o tom, co dalšího byste ještě mohli dělat. Když vidíte, čemu se věnují lidé kolem vás, inspiruje vás to a motivuje myslet out of the box, trochu jinak, než je běžné.
K čemu konkrétně tohle prostředí inspirovalo vás?
Třeba k tomu, že jsme s kamarády založili YouTube kanál s edukačními videi o algoritmech. Anebo k tomu, že jsem se kromě svého hlavního zaměření začal zajímat i o problematiku AI safety. Bezpečnost umělé inteligence je téma, které je vysoce aktuální, zatím se však rozvíjí hlavně v zahraničí. Na ETH, a později také na MIT, jsem poznal experty, kteří se tomu věnují a kteří mě motivovali, abych se pokusil vydat i tímto směrem. Zatím je to ale spíš koníček, kterému se věnuji ve svém volném čase.
Jsou různé typy vědců, někteří se po celou svoji kariéru věnují jednomu tématu, zatímco jiní jsou neustále tak trochu nespokojení, snaží se kombinovat a hledat něco nového. Já patřím spíš do té druhé skupiny.
Vaším primárním oborem je teoretická informatika. Co přesně děláte?
Teoretická informatika je odnož informatiky, která má hodně blízko k matematice. Zabývám se vývojem nových algoritmů, které se snažím matematicky pochopit a porovnat, který algoritmus je lepší než jiný. Zjednodušeně řečeno, zatímco programátoři programují, my teoretičtí informatici sedíme v křesle a vymýšlíme nové algoritmy, které pak programátoři, pokud jde všechno dobře, implementují v praxi.
To zní jako snové povolání…
Vlastně ano. Podobně jako někdo miluje krásnou hudbu, mě fascinují algoritmy a baví mě je zkoumat. Často to ale je i docela frustrující práce – když máte otázku a nevíte co s ní, nebo když ani nevíte, na jaký problém se zaměřit. Jsou různé typy vědců, někteří se po celou svoji kariéru věnují jednomu tématu, zatímco jiní jsou neustále tak trochu nespokojení, snaží se kombinovat a hledat něco nového. Já patřím spíš do té druhé skupiny.
Jak si hledáte témata výzkumu?
Rozhodně to není tak, že jeden den vstanu ráno z postele a řeknu si: budu se zabývat tímhle. Pro mě je důležité hlavně to, jaké lidi mám okolo sebe. Rád si povídám s kolegy a čas od času z toho něco vzejde. Často hraje roli i to, že je vám někdo sympatický a dobře se vám s ním komunikuje. Věda je docela sociální proces…
Měl jste to tak i v případě Dijkstrova algoritmu, kterému jste se věnoval v jedné ze svých posledních prací?
Rozhodně. Na Dijkstrově algoritmu jsem spolupracoval s několika dalšími vědci, mimo jiné i dvěma Čechy – Jakubem Tětkem a Richardem Hladíkem, které jsem poznal už v dobách svých středoškolských studií na oborových olympiádách. S Kubou, který donedávna působil na univerzitě v Kodani, jsme nejdříve řešili trochu jiný teoretický problém, posléze jsme hledali, kde by se daly naše myšlenky ještě uplatnit. Napadlo nás, že se zaměříme na Dijkstrův algoritmus, jeden z nejstarších algoritmů vůbec.
Co nového se dá zjistit o téměř 70 let starém algoritmu, o němž se učí studenti informatiky na vysoké škole?
Může to být překvapující, ale i u takto starých problémů je stále co objevovat. Dijkstrův algoritmus vznikl někdy v 50. letech, v době prvních počítačů a děrných štítků, a je to jeden z prvních algoritmů pro hledání nejkratší cesty v silniční síti. Představte si, že chcete najít nejkratší cestu z bodu A do bodu B, třeba z Prahy do Splitu. Dnes stačí, když si otevřete Google mapy a během chvilky máte odpověď. Na pozadí této aplikace běží různé složité algoritmy, které jsou nicméně založeny právě na klasickém Dijkstrově algoritmu.
Algoritmy jsou při řešení problémů různě efektivní, proto je zkoumáme a porovnáváme. Když je teoretici analyzují, většinou uvažují docela pesimisticky – představují si, jak by vypadala ta nejsložitější mapa, a pak spočítají, jak rychlý je algoritmus právě na ní. Tento výsledek pak berou jako určující. Říká se tomu „worst case complexity“. Takový způsob uvažování je z matematického hlediska jednodušší, i proto se používá už nějakých 70 let. My jsme si ale řekli, že to zkusíme jinak, a naopak se ptali, jestli existuje algoritmus, který funguje optimálně na každé mapě.
Zkusili jste být optimističtější…
A ukázalo se, že to funguje, že na Dijkstrův algoritmus takový způsob uvažování sedí. Zjistili jsme, že efektivní implementace tohoto 70letého algoritmu se dokáže v jistém smyslu adaptovat na každou mapu a na ní fungovat nejlíp. V jazyce teoretické informatiky bychom řekli, že Dijkstrův algoritmus je „univerzálně optimální“. To se dosud nevědělo a je to poměrně překvapující.
Mohlo by to mít i nějaké praktické důsledky?
I když bych byl velmi rád, praxe bývá vždycky o něco složitější než teorie a v tuhle chvíli mi není jasné, jak naše myšlenky aplikovat. U teoretické práce často nevíte, jestli bude za pár let v praxi něco znamenat. Řekl bych, že náš výsledek je zajímavý spíš kvůli tomu, že jsme na něm otestovali nový přístup a ukázali jsme, že algoritmy se dají pochopit i jinak než s pomocí standardního pesimistického přístupu „worst case complexity“.
Tím se tak trochu vracíme zpátky k ETH, kde jste získal magisterský a doktorský titul. Pak jste byl rok na MIT. Kde se vám žilo a bádalo lépe – ve Švýcarsku anebo v USA?
Obě místa byla neuvěřitelně inspirativní. MIT je skvělá škola, koncentrace špičkových vědců je tam ještě vyšší, takže po profesní a vědecké stránce pro mě byly Spojené státy hodně zásadní zkušenost. Na druhou stranu, život v Americe se v mnohém liší od toho evropského, na spoustu věcí jsem si musel zvykat.
Na co například?
Třeba hromadná doprava se s tou evropskou nedá vůbec srovnávat, v USA většina lidí jezdí autem, což nám se ženou nevyhovovalo. V Bostonu, kde jsme oba studovali, se dá naštěstí celkem pohodlně jezdit na kole, cesty do školy jsme tedy řešili tímhle způsobem. Situace ale byla složitější v tom, že jsme v té době už měli malé dítě, výlety za Boston tak vyžadovaly dost plánování. V tomto směru byl život ve Švýcarsku daleko pohodlnější.
V loňském roce jste se s rodinou vrátil zpátky do Česka. Už se vám stýskalo po domově?
Tak trochu, ale především jsme s manželkou zjistili, že život v zahraničí bez podpory rodiny je velmi komplikovaný. V Čechách máme prarodiče, kteří nám pomáhají s péčí o syna.
Od ledna působíte na Informatickém ústavu UK. Budete výzkumně navazovat na to, čemu jste se věnoval doposud?
V tuhle chvíli mám v záloze dost témat, která se podobají Dijkstrově algoritmu, jde o tzv. „instance optimality“, což je malý podobor teorie, kde je pořád prostor pro objevy. Kromě toho bych rád svůj teoretický základ aplikoval do AI Safety, což však bude ještě běh na dlouhou trať. V této oblasti, a ve vědě obecně, je docela těžké předvídat…
Václav
Rozhoň
Vystudoval počítačové vědy na MFF UK a teoretickou informatiku na ETH
Zürich. Strávil rok na Massachusettském technologickém institutu v USA a jako postdoktorand také půl roku na Institutu pro počítačové vědy,
umělou inteligenci a technologie (INSAIT) v bulharské Sofii. Od letošního
ledna působí na Informatickém ústavu UK. Ve svém výzkumu se zaměřuje na
hledání nových způsobů analýzy algoritmů, zejm. v oblasti tzv.
instanční optimality, která má za cíl propojit teorii a praxi v oblasti
návrhu algoritmů. V loňském roce získal se spoluautory za výzkum
Dijkstrova algoritmu ocenění Best Paper na oborové konferenci FOCS, o výzkumu informovaly také časopisy Quantum
Magazine a Wired.
Ve volném čase tvoří videa o algoritmech pro YouTube kanál Polylog. Webové
stránky Václava Rozhoně: https://vaclavrozhon.github.io/.