Kariera v IT

Predstavljamo življenjske zgodbe izkušenih 'ajtijevcev' in strokovnjakov s področja računalništva. dr. Matej Guid, soustanovitelj in izvršni direktor podjetja InstaText. Dr. Matej Guid je slovenski raziskovalec umetne inteligence, podjetnik in soustanovitelj podjetja InstaText, ki razvija orodje za izboljšanje kakovosti besedil v več kot 40 jezikih. Njegova pot združuje akademsko odličnost, podjetništvo in strast do šaha, kjer je kot FIDE mojster ter raziskovalec prispeval k razumevanju odločanja in reševanja problemov.

Kateri so bili vaši sanjski poklici v otroštvu in kaj ste si želeli postati?

Nikoli nisem razmišljal o tem, da bi kateri poklic bil sanjski. Kot otrok sem večkrat pomislil, da bi lahko postal pisatelj, ilustrator in pesnik hkrati – z mislijo, da bi bile moje knjige tako resnično zanimive in kompletne. Kasneje sem ustanovil šolsko revijo z imenom Delfin in v resnično veselje mi je bilo pripravljati ter urejati vse vsebine, od prve do zadnje črke. Tako sem se hitro srečal s podjetniško idejo – Delfin je bil dejansko priljubljen in se je prodajal za pravi denar, poskrbel pa sem tudi za trženje oglasnega prostora. Vse skupaj je bilo zelo kreativno – učiteljica slovenščine je prepoznala vrednost in kmalu sem prejel šolsko Prešernovo priznanje. Nekaj časa sem imel tudi svoj otroški rock band. Zelo zgodaj sem dobil svoj prvi PC – osebni računalnik, ki mi je vzbudil zanimanje za računalništvo. Napovedovali so, da bom nekoč postal profesor. Na koncu je nastala kombinacija vsega skupaj. Malo za šalo in malo zares: svojima hčerama (pa tudi sebi) še vedno težko razložim, kaj pravzaprav sploh sem po poklicu.

Kdaj ste začutili, da bi lahko delali v IT-industriji, in kaj je bil vaš prvi korak na tej poti?

Pomemben mejnik je bil obisk fakultete za računalništvo in informatiko ob informativnem dnevu – začutil sem, da sta mi všeč to okolje in ustvarjalna miselnost, ki tam prevladuje. Kasneje sem se kot študent vključil v poletno delo na Hermes Softlabu, ki je bil takrat največje IT-podjetje v Sloveniji. Dobil sem resnično zahtevno nalogo, ki naj bi jo poskusil rešiti v enem mesecu. Ko mi je to uspelo po dobrih dveh tednih, so mi presenečeno priznali, da so menili, da je naloga najverjetneje nerešljiva. Nekaj časa sem nadaljeval delo ob študiju in tako spoznal delovanje velikega IT-sistema. Ko je leta 2002 Bled gostil šahovsko olimpijado, sem bil povabljen v projektno ekipo z nalogo postavitve izjemno zahtevne spletne strani z ambicioznim ciljem prenosa partij v živo, za kar smo imeli rekordno malo časa. Delali smo dneve in noči, na koncu nam je vse uspelo, pri tem pa sem se veliko naučil o delu v manjših ekipah v zahtevnih okoliščinah. Cenili so mojo vsestranskost. Verjetno je bila ta tudi pomemben razlog, da sem še pred zaključkom študija postal direktor in soustanovitelj visokotehnološkega podjetja Avior, znanega predvsem po produktu aFax, ki je podjetjem omogočil nadomestitev zastarelih faks naprav s sodobno rešitvijo pošiljanja in prejemanja faksov prek e-pošte – kar je bil še en pomemben mejnik.

V lanski decembrski številki smo že preizkusili vaš InstaText, tokrat pa bi se radi posvetili ozadju nastanka tega izdelka. Nam poveste kaj več o tem, kdaj je nastal ter kako ste dobili idejo zanj?

Kot mladi raziskovalec na področju umetne inteligence sem se pogosto srečeval s pisanjem zahtevnih besedil v angleščini. Ker nismo bili rojeni ali šolani v angleško govorečem okolju, smo vsi imeli nekaj težav s pomanjkanjem besednega zaklada in z nejasnim izražanjem – čeprav si tega pogosto nismo želeli priznati. Nekega dne mi je prijateljica poslala osnutek znanstvenega članka, ki naj bi ga skupaj objavili. V njem je bilo predstavljeno pomembno odkritje s področja kognitivne psihologije, a ker je bil napisan tako »obupno«, je bilo zelo težko razumeti, za kaj sploh gre. Videlo se je, da težava ni bila v pravopisu, temveč v tem, kako stavke oblikovati tako, da bodo čim bolj berljivi in razumljivi. Sam nisem lektor, niti native speaker angleščine. A če poskusim to rešiti ob pomoči orodja, se bomo lahko oprli na nekaj bolj objektivnega – vsaj to je bil namen.

InstaText je od samega začetka temeljil na idejah, ki jih je predstavilo podjetje DeepMind s svojim izjemnim produktom AlphaZero.

Sprva sem se le poigraval s to idejo, to je bilo spomladi 2018. Ko pa sem dosegal vse boljše rezultate, je postajalo vse skupaj vedno bolj zanimivo. Približno takrat sem spoznal Marcusa, ki je doktoriral na področju procesiranja naravnih jezikov na univerzi v Celovcu. Povedal sem mu za idejo izboljševanja besedil in mu pokazal rezultate – tudi sam je bil zelo presenečen, kako obetaven je moj pristop. Dala sva si čas do konca poletja, nato pa sva se odločila, da se izplača potruditi. Pri razvoju spletnega produkta in kasneje tudi pri trženju sem angažiral svojo ekipo aFax. Leta 2019 smo ustanovili podjetje InstaText in takoj uspešno pridobili subvencijo Slovenskega podjetniškega sklada, leto kasneje pa postali Slovenski startup leta. Mimogrede, omenjeni članek smo nato tudi uspešno objavili v ugledni znanstveni reviji.

Kako pa se je InstaText produkt učil oziroma kako se uči danes?

InstaText je od samega začetka temeljil na idejah, ki jih je predstavilo podjetje DeepMind s svojim izjemnim produktom AlphaZero. Ta program se je začel učiti šah kot »nepopisan list papirja« in je zgolj z igranjem partij sam proti sebi v pičlih devetih urah dosegel moč svetovnega prvaka Magnusa Carlsena. V naslednjih treh urah je po šahovski moči postal najboljši program na svetu, njegove partije pa so naravnost impresivne. Podobno kot velja za empatijo, estetiko in humor, je tudi berljivost in razumljivost besedil mogoče »izračunati«, kar je podlaga za konvergiranje k vse boljšim rezultatom. InstaText se je vsa ta leta izboljševal, pri tem pa nikoli nismo uporabljali besedil uporabnikov – ta se sproti brišejo.

V zadnjem času smo ob pomoči zmogljivih modelov umetne inteligence dobili možnost bolj objektivne primerjave različic InstaTexta. Ideja izhaja iz moje doktorske disertacije: čeprav so modeli umetne inteligence pri ocenjevanju lahko zmotljivi, bo rangiranje ocenjevanih različic še vedno verodostojno, če je ocenjeno zadostno število primerov izboljšav besedil. Računalniki so pri tem izjemno konsistentni. Predstavljajte si, da bi lektorju poslali po tisoč izboljšanih besedil vsake različice InstaTexta in ga prosili, naj jih razvrsti po kakovosti. Tudi če bi to bilo izvedljivo in če bi lektor ostal konsistenten: koliko časa bi za to potreboval? Iterativno izboljševanje nam je omogočilo podporo več kot 40 jezikom. Med njimi je tudi slovenščina, ki je zdaj že na drugem mestu po priljubljenosti med vsemi jeziki. Verjetno tudi zato, ker smo InstaText omogočili brezplačno vsem študentom največjih slovenskih univerz.

Kakšna infrastruktura pa je potrebna v ozadju, da InstaText deluje nemoteno ter da to počne dobro za vse uporabnike?

Potrebna je zmogljiva in razmeroma kompleksna infrastruktura. Naši produkcijski strežniki so v Frankfurtu. Da uporabnikom po vsem svetu zagotavljamo hiter in nemoten dostop, uporabljamo Cloudflare – globalno mrežo, ki deluje kot varnostni ščit in pospeševalnik: ščiti pred napadi, filtrira zlonamerni promet in skrbi, da se spletna aplikacija hitro naloži ne glede na to, kje na svetu je uporabnik.

Sistem ima tri ločena okolja: razvojno, testno in produkcijsko. To pomeni, da vsaka sprememba pred uvedbo in prehodom k uporabnikom preide več stopenj testiranja in pregledov. Sproti spremljamo odzivnost sistema, obremenitve in stabilnost delovanja. Povprečen odzivni čas izboljšave besedila je manj kot dve sekundi, kar je za uporabnika praktično takojšnje.

Kako velik je InstaText, ko gre za uporabnike ter ljudi, ki skrbijo za njegov razvoj in delovanje?

InstaText ima več kot tri milijone registriranih uporabnikov po vsem svetu. Pri ekipi se držimo načela 6 + 1: osnovna ekipa je vedno štela le šest ljudi, pogosto pa smo se potrudili, da smo kot dodatno osebo angažirali strokovnjaka s posameznega področja. Vedno le enega hkrati, saj je delo s temi strokovnjaki zelo intenzivno in zahteva veliko interakcije, uvajanja ter sodelovanja z večjim delom ekipe. Ves čas so nam bili v veliko pomoč tudi mentorji.

Čeprav vas najbolj poznamo po InstaTextu, pa vendar vaše delo obsega mnogo več – bežen pregled vaših znanstvenih člankov nam pove, da se veliko ukvarjate predvsem s šahom. Kaj imata skupnega umetna inteligenca in šah?

Umetna inteligenca in šah sta bila že od začetkov tega področja tesno povezana. Šah se je izkazal za zelo hvaležno domeno, ki jo večina ljudi dovolj dobro razume. Pri razvoju algoritmov umetne inteligence ali raziskovanju kognitivnih procesov človeškega razmišljanja in reševanja problemov je pomembno, da lahko metode predstavimo razumljivo, rezultate pa jasno dokažemo. Šah pri tem predstavlja izvrsten ekosistem: na voljo so izjemno zmogljivi šahovski programi, standardizirani zapisi šahovskih partij in položajev na šahovnici, obsežne baze partij, raznovrstni (npr. taktični) problemi, temeljito razvite metode ocenjevanja moči šahistov (npr. Elo ratingi), prilagodljivi grafični vmesniki in še bi lahko naštevali. Če bi svoja znanstvena dognanja poskušali dokazati v domeni, ki vsega tega nima in zahteva še veliko dodatnega znanja o njej sami, bi bilo delo bistveno težje.

Moja doktorska disertacija z naslovom Search and Knowledge for Human and Machine Problem Solving (2010) je bila nominirana za najboljšo disertacijo s področja umetne inteligence v Evropi. Znanje in preiskovanje pri človeškem in računalniškem reševanju problemov sta tudi rdeča nit mojega raziskovalnega dela. Trenutno se ukvarjam z razvojem metod in algoritmov, ki pomagajo odgovoriti na vprašanja, kot sta »Kaj vpliva na težavnost nalog za človeka?« in »Kako hitro poiskati sorodne naloge?«. Razvili smo aplikacijo, ki le v nekaj delčkih sekunde med več milijoni šahovskih taktičnih primerov najde podobne naloge primerne težavnosti. To nam pomaga pri sestavi izpitov pri predmetu Šah, ki se že vrsto let izvaja na Univerzi v Ljubljani – kot obštudijska dejavnost in kot redni izbirni predmet na pedagoški fakulteti. Podobne aplikacije bi na podlagi naših raziskav lahko razvili pri matematiki, fiziki, programiranju in v številnih drugih domenah, kjer je uspešno reševanje problemov ključno za poglobljeno razumevanje.

Za diplomsko delo »Računalniška analiza svetovnih šahovskih prvakov« ste prejeli tudi Prešernovo nagrado. Kaj ste tu ugotovili ob pomoči računalniške analize?

Ideja te analize je bila, da lahko z ocenjevanjem posameznih odigranih potez (odločitev šahistov) ocenjujemo moč šahistov na bistveno bolj verodostojen način, kot so to počeli prej, ko so se zanašali le na statistične obdelave rezultatov partij. Naše delo je poželo veliko zanimanja po svetu, tako v šahovski javnosti kot tudi širše. Še posebej je pritegnil pozornost nekoliko »kontroverzen« pristop: za ocenjevanje svetovnih šahovskih prvakov smo namreč uporabili program, ki je bil po svoji moči po vsej verjetnosti slabši od večine svetovnih prvakov. Kako naj bo takšen pristop verodostojen? Svet se je dobesedno razdelil na dva tabora: nekateri so verjeli našim argumentom in posrednim dokazom, drugi pa so bili prepričani, da bi za verodostojno ocenjevanje morali uporabiti bistveno močnejši program (ki pa leta 2005 še ni obstajal) in tudi bistveno večjo globino preiskovanja (ki pa je bila zaradi časovne zahtevnosti v praksi neizvedljiva).

Za dokaz sem nato uporabil pristop, ki je bil povsem v nasprotju z vsemi komentarji: uporabljeni program sem še poslabšal, tako da sem celotno analizo ponovil pri nižjih globinah preiskovanja. Izkazalo se je, da se v primeru dovolj velikega števila ocenjevanih potez rangiranje ohrani – vsaj pri tistih svetovnih prvakih, ki se dovolj razlikujejo po prikazani šahovski moči. Kasneje, ko so bili na voljo boljši šahovski programi, se je verodostojnost našega pristopa še dodatno potrdila. Danes šahovske platforme, kjer se mesečno odigra na stotine milijonov partij, dejansko uporabljajo pristop, ki smo ga uporabili prvi: po odigrani partiji prikažejo povprečje odstopanja odigranih potez v primerjavi z najboljšimi potezami glede na ocene šahovskega programa. To omogoča hiter vpogled v kakovost igre obeh nasprotnikov.

Kakšni so možgani najboljših šahistov? Kako razmišljajo? Ali človek še lahko v tej igri premaga računalnik?

Na Ekonomski fakulteti Univerze v Ljubljani pri delavnici »Šah in veščine strateškega razmišljanja«, ki se že vrsto let izvaja v slovenskem in angleškem jeziku, poskušamo odgovoriti na ta in podobna vprašanja na način, ki lahko koristi študentom pri njihovi nadaljnji karierni poti. Študenti se naučijo, kako si postaviti dosegljive cilje in kako jih po potrebi popraviti ter izboljšati. Obravnavamo, kako oblikovati motivacijo za uspešno doseganje zastavljenih ciljev. Spregovorimo o vrednotah in oblikovanju koristnih navad. Spoznajo tudi, kako lahko z disciplino, s trdim delom, z vztrajnostjo, s tehnikami pomnjenja in z uporabo sodobne tehnologije napredujejo ter postajajo še boljši strategi, osredotočeni na cilj in brez strahu pred neuspehom. Učimo, kako kot odgovoren in etičen strateg razmišljati sistematično, potrpežljivo, optimistično, ustvarjalno, prilagodljivo in z nadzorom nad čustvi. Izpostavljeno je tudi, kako se odzvati v situacijah, ko nekaj ne uspe, ko se načrt podre – kako takrat strateško in čim manj stresno reagirati ter se iz neuspeha veliko naučiti. Vse je podkrepljeno s praktičnimi primeri z uporabo šaha.

V praksi so računalniški šahovski programi za človeka že dolgo nepremagljivi, saj so tudi bistveno hitrejši od ljudi, verodostojne ocene položajev na šahovnici večinoma dobimo v le nekaj sekundah. Včasih, ko je bilo dovoljeno prekiniti partijo in jo nadaljevati naslednji dan, so med dvoboji za svetovnega prvaka ekipe velemojstrov prekinjeno pozicijo analizirale celo noč, da bi pomagale svojemu varovancu pri nadaljevanju partije. Danes lahko analizo primerljive kakovosti vsakdo pridobi v le nekaj minutah, na svojem telefonu. Za šahovske programe lahko rečemo, da so superinteligentni – a ozko omejeni le na šah. Njihova uporaba je pri tekmovalnem šahu strogo prepovedana. Šah je na ta način še vedno privlačen in zanimiv, število odigranih partij na svetu pa je večje kot kadarkoli prej.

Poleg vsega naštetega ste tudi docent na Fakulteti za računalništvo in informatiko Univerze v Ljubljani. Kako združite vse to v 24-urne dneve?

Verjetno mislite, ali lahko dam kakšen uporaben nasvet. Lahko poskusim. Peter Drucker, oče sodobnega menedžmenta, je avtor pomembne misli: »Doing the right thing is more important than doing the thing right.« Omenil je tudi, da nič ni hujše od tega, da veliko ljudi dobro opravlja delo, ki ga sploh ne bi smeli početi. Težava ni v tem, če nekaj počneš zastonj (pri tem se vsaj nekaj naučiš in ti je lahko v veselje) – problematično pa je, če nekaj počneš zaman. Vsi imamo veliko rezerve pri upravljanju svojega časa. Še posebej moramo biti pozorni na ponavljajoče se dogodke in na to, da se čim bolj osredotočimo na tisto, kar je v danem trenutku ali obdobju najpomembnejše.

Rad imam svoje delo na univerzi, saj imam tako občutek, da lahko del znanja, ki ga pridobivam v industriji, prenesem nazaj v okolje, iz katerega izhajam – tako v obliki poučevanja kot z mentorstvi. Vse od zaključka študija sem vedno ostal vsaj delno zaposlen na Univerzi v Ljubljani. V obdobju med letoma 2015 in 2018, ko sem deloval kot vodilni znanstvenik v mednarodni korporaciji, sem se sicer ogromno naučil, vendar pa sem pogrešal več stika z akademskim okoljem in s študenti.

Podam lahko praktičen primer. Redko kdaj se s kom dogovorim za kosilo – večino dni se sprehodim do bližnje restavracije, kjer prevzamem izbrano kosilo in ga v miru pojem v pisarni. Tako ostanem osredotočen na delo, ki me čaka, prihranim pa tudi veliko časa – na letni ravni morda celo kakšen mesec (običajnega) delovnega časa. Pri čemer je vprašanje, kaj je pomembnejše: čas ali fokus.

Rad sem tudi časovno neomejen. Moj koledar je večinoma prazen, ne maram nepotrebnih sestankov – ti so lahko izčrpavajoči in prekinejo tok dela. Po mojih izkušnjah napredek pri delu ni linearen, temveč bolj eksponentne narave: dolgo časa napredek ni zares viden, na koncu pa naenkrat narediš veliko – seveda le, če imaš dovolj časa v kosu. Naša pisarna v Tehnološkem parku deluje predvsem kot »hub« – dobimo se le, ko je to res pomembno. Ostala komunikacija poteka pretežno prek Slacka, enkrat tedensko pa se uskladimo prek Zooma.

Vam sploh ostane kaj časa še za kaj drugega? Kako se odklopite od vseh miselnih procesov skozi dan?

Seveda! Enkrat na teden igram nogomet na umetni travi pod žarometi. To od mene zahteva fizično pripravljenost, pri čemer mi pomagata Šmarna gora in Rašica. Moja starejša hči je bila desetletje državna prvakinja v šahu – z veseljem sem treniral z njo in jo spremljal na vseh tekmovanjih, tudi na svetovnih in evropskih prvenstvih. Zdaj spremljamo mlajšo hčer na njenih tekmovanjih v akrobatskem rock 'n' rollu in jo vozimo na treninge. Izkoristimo priložnosti za potovanja in kakovosten dopust. Najboljše ideje dobiš, ko nisi obremenjen z vsakodnevnimi dogodki in so tvoje misli spočite. Takrat začutiš željo in zagon, da se znova lotiš česa pomembnega. Ključno idejo, kako pri InstaTextu razviti postopek, ki nam je omogočil podpreti več kot 40 jezikov in izboljšati delovanje angleščine, sem dobil, ko sem se s hčerko vračal s Šmarne gore.

Imate za naše bralce, ki se morda šele odločajo o karieri v IT, kakšen nasvet, kako naj najdejo svojo pot in kako naj se lotijo tega ogromnega zalogaja?

Računalništvo je izjemno bogato področje, omejeno tako rekoč le s človeško domišljijo. Je tudi zelo široko – nekatere zanima strojna oprema, drugi vidijo priložnost v velikih sistemih, tretje zanima multimedija, nekateri se usmerijo v raziskovalno kariero, marsikdo se vidi v startup sceni in še bi lahko naštevali. Skupna točka je ustvarjalnost – le redko kje imamo možnost biti tako ustvarjalni kot prav na področju računalništva.

Zelo koristno je, če imamo strokovno znanje še na katerem drugem področju. Meni je zelo pomagalo, da sem v šahu dosegel moč (in naziv) FIDE mojstra, bil sem tudi večkratni mladinski prvak. Tako sem lahko bil bistveno bolj ustvarjalen in uspešen na področju umetne inteligence. Naši hobiji so pomembni in odlično je, če jih lahko združimo z delom. Poskusimo se – v obilici možnosti, ki jih IT ponuja – najti tam, kjer nas delo resnično veseli.

Danes je pomembna tudi vloga umetne inteligence. Ključno je, da čim prej postanemo dovolj dobri, da lahko s svojim delom – na primer ob študiju – pokrijemo stroške prenosnika in modela umetne inteligence, ki nam najbolj ustreza. Pri tem vsekakor ne gre varčevati.

Ena misel: če smo vsak dan le odstotek boljši kot dan prej, bomo na koncu leta več kot 37-krat boljši! Vtipkajte 1,01 ^ 365 v kalkulator in se prepričajte sami. Vprašanje je torej: kako lahko postanem za odstotek boljši kot včeraj? Očitno ni lahko … A kaj nam lahko pri tem pomaga? Brez dvoma dobre navade, vsekakor pa tudi ustrezna uporaba orodij.

Naštejte pet aplikacij, brez katerih bi v življenju težko shajali.

Slack, Claude, Lichess, Youtube, Netflix