Egyre inkább afelé megy a világ, hogy nemcsak azokat érdekli a magas szintű tudás, akik az akadémiai világon belül dolgoznak, hanem azokat is, akik azon kívül vannak, nekik szól ez a doktori program – nyilatkozta Baracskai Zoltán, a képzés megálmodója. A Széchenyi István Egyetem professzorát jelenleg leginkább a digitális bennszülöttek gondolkodásának modellezése foglalkoztatja.

Hogyan történt a SzEEDSM Doktori Iskola megalapítása? Minden itt oktató professzor, akivel korábban beszélgettem, azt nyilatkozta, hogy Ön volt a program megálmodója.

Igen, az álom a legjobb szó, egy óriási álom volt ez 2014-ben. Az egész azzal a nemes elhatározással kezdődött, hogy a régi budai városháza a bölcsesség váraként születhessen újjá. Amikor megnéztem a terveket, s láttam, milyen gyönyörű lesz, azt mondtam, egy ilyen helyen az iskolának is szépnek kell lennie. Arra törekedtem, hogy olyan programot csináljunk itt, amilyen még nincs a világban.

A kiindulópontom az volt, hogy azoknak szóljon, akiknek már van egy-két diplomájuk, de még mindig hajtja őket a tudásvágy és nem okvetlenül akadémiai karrierre vágynak. Egy olyan képzésre gondoltam, amely valamilyen valós problémából indul ki és a négy év folyamán kimunkálja rá a megoldást. Az első óriási szerencsém az volt, hogy az MNB Alapítványa is hasonlót akart, a második, hogy a győri Széchenyi István Egyetem is.

 

Hogyan lett a koncepcióból tanterv?

Az első lépés az volt, hogy rajzoltattam egy ketrecet, amelyből épp kirepül a madár. Ez a kép szimbolizálta azt a törekvésünket, hogyha igazán lényeges dolgokat akarunk csinálni, ki kell szabadulni a diszciplínák – ezekből nyolcezer van most a világon – ketrecéből.

Tehát azok a gondolkodók, akik itt bölcselkednek, ne kössék magukat egyetlen diszciplínához, hiszen nincs olyan probléma, amelyet így meg lehetne oldani.

Azután megfogalmazódott a jót és jól csinálni szándéka is: előbbi korszakunk erkölcsi kérdéseit jelenti, amelyekkel foglalkoznunk kell; utóbbi pedig a komplexitásról szól. Transzdiszciplináris programunkba így kerültek be például az emberi tudás – főleg a szavakba önthetetlen része –, a viselkedés vagy a narratívák kérdései. Utóbbiak azok a történetek, amelyek az ősöktől származnak, vagy a könyvekből olvasunk ki. Jól jött, hogy épp akkoriban kapta a Közgazdasági Nobel-emlékdíjat Richard H. Thaler.

 

Kik voltak a társai az álom valóra váltásában?

A legfontosabb társ mindenképpen az MNB Alapítványa volt: háromhavonta beszámoltam, hol tartunk és az Alapítványtól is kaptunk eredeti ötleteket. Egy év munka után szerveztünk egy workshopot, ahová meghívtunk egy tucat nem tucatembert: mindenkit, aki e téren számít a világban, akik már alapítottak egyetemeket, hírestudósokat, volt rektorokat. Három napon át velük véleményeztettük, amit addig összeraktunk.

 

Mi jött ki a világnagyságokkal való konzultációból?

Hatalmas élmény volt, hogy ezt tényleg össze lehetett hozni! És még ők irigykedtek ránk egy kicsit.

Nagyon hasznos volt arról konzultálni velük, hogy miként lehet az elképzelésünket az oktatás eléggé beskatulyázott rendszerébe beépíteni, ami mellé természetesen további rengeteg fontos „apróság” is megfogalmazódott. Például, hogy a doktori disszertációk cikk alapúak legyenek, vagyis a diákok igyekezzenek minél több részeredményüket terjeszteni szerte a világban, és majd ezekből a publikációkból rakják össze a dolgozatukat.

Nagyon hasznos volt a mentorokkal kapcsolatos észrevételük is. A hallgatók ugyanis négy félév 19-20 elvégzett kurzusa után lépnek a problémamegoldás fázisába, akkor kerül melléjük egy-két mentor. Azt tanácsolták, ne a legtapasztaltabb gurukat tegyük oda, de ne is a kezdőket. Olyanokat az egész világból – természetesen Magyarországról is –, akiknek legalább annyira érdekük a közös publikálás a jegyzett folyóiratokban, mint a diákoknak.

 

Végül mikor indultak el? Milyen körből jöttek a hallgatók?

Két év felkészülés után, 2016 szeptemberében indult az angol nyelvű képzés. Ami a hallgatókat illeti, „bejött a tipp”: egy olyan 22 fős csapat állt össze, amelynek tagjai a praxisból jöttek, több évvel az egyetem után. Jellemzően nem belépőt akartak egy következő karrierhez, hanem a tudásszintjüket emelni, egy-egy problémát megoldani. Egyre inkább afelé megy a világ, hogy nem csak azokat érdekli a magasabb szintű tudás, akik az akadémiai világon belül dolgoznak. Ez nagyon nagy változást jelent, amit az egyetemeknek is meg kellett érteniük. Győrben ezt a változást megértették.

 

Mit mutatnak, miről szólnak az első végzős évfolyam disszertációi?

Az egész világ számára óriási kihívás lesz, hogy a gyárakban mind több robot dolgozik. Az egyik disszertáció arról szól, rengeteg vizsgálat alapján, hogyan viszonyulnak az emberek a robotokhoz, beleértve a digitális bennszülötteket is, akik már úgy jöttek világra, hogy valamilyen digitális eszközt piszkálgattak.

Egy másik téma: a világon sok helyen előfordul, hogy mondjuk tíz-húsz évnyi karrier után az emberek azt mondják, ácsi, elég, befejeztem, és ezentúl egészséges élelmiszert fogok előállítani a famíliának. Ilyen példák Magyarországon is több ezres nagyságrendben vannak. A disszertáció azt vizsgálta, honnan szerzik az átálláshoz szükséges tudást. A végeredményt mondom: a YouTube-ról tanulnak! Még érdekesebb, hogy mit választanak a témában milliószám rendelkezésre videó közül. Azt nézik meg, ahol valaki munkavégzés közben mutatja, hogy ő ezt így és így csinálja. Arról, aki szakértőként beül a kamera elé, rögtön elkattintanak.

Disszertációtéma volt a bizalom kérdése olyan szervezetekben, ahová eltérő kultúrákból érkeztek az emberek. De foglalkoztak a kutatás-fejlesztéssel és még sorolhatnám.

 

Mit tanít a doktori iskolában?

Nem tanítok itt. Nem illik, hogy a kapus legyen a bíró! Az nem működik. Annyi a szerepem az iskolában, hogy figyelem a tanítást, a tanárokat, a diákokat, próbálom a valóságot összehangolni az álommal.

 

Hogyan került annak idején a tanári pályára?

Dacból.

 

Mikor, kivel, miért dacolt?

Tizenhét éves koromban, a középiskolás tanáraimmal. Nem voltam megelégedve azzal, amit és ahogy tanítanak, ahogy azokkal a diákokkal bánnak, akik kilógnak a sorból. Akkor határoztam el, hogy én ezt megpróbálom másképp csinálni. Így, amikor végeztem az Újvidéki Egyetem Közgazdasági Karán – ugyanis a hajdani Jugoszláviában születtem –, nekirugaszkodtam a tanításnak is.

 

Sikerült megvalósítani azt az elképzelését, ami miatt tanárnak ment?

Igen!

 

Milyen a kapcsolata a hallgatóival?

Vagy imádnak, vagy utálnak, és én pont ezt akartam.

 

Jelenleg hol tanít?

Az elmúlt majd’ negyven évben különböző szintű egyetemi képzéseken tanítottam a döntéstámogatás, a problémamegoldás és a vezetés tárgyakat. Jelenleg továbbképzéseken, üzleti iskolákban adok elő, ott, ahol kérik, például Bosznia-Hercegovinában, Horvátországban, Szerbiában meg itthon is.

 

Hogyan alakult a kutatói pályája?

Már az egyetemen rájöttem arra, hogy engem nem érdekelnek azok a dolgok, amiket ki lehet számolni. Azzal kezdtem foglalkozni, hogy azok az emberek, akik nagy ­– ezer fős és afölötti – szervezetekben tevékenykednek, miként gondolkodnak. Az utóbbi 45 évben ezt kutatom.

Ez egy mesterséges intelligencia alapú szakértő rendszer, amelynek megalkotása tulajdonképpen akkor kezdődött, amikor az Egyesült Államokban, ahol vendégtanár voltam, ráirányult a figyelmem a mesterséges intelligencia alkalmazására. Az akkori csapatommal aztán Szarajevóban nekifogtunk a munkának – volt körülöttem 4-5 inas, avagy tanársegéd –, hoztunk programozásokhoz értőket is. Nagyon tetszett a feladat, hogy az ember természetes intelligenciájának egy részét mesterségesen megcsináljuk. Amikor megvolt az első rendszer, elkezdtük az alkalmazását. Végül eljutottunk a DoctuS tudásbázisú keretrendszer megalkotásához, amely ötvözi a szabályalapú és az esetalapú következtetéseket. Eddig több mint százhatvan vállalat alkalmazta stratégiai döntések támogatására.

A tudományos világ azt köti a nevemhez, hogy megalkottam és működik ez a rendszer. Persze állítottam én egyebeket is, amit más nem mondott. Sőt, olyan is volt, hogy mondtam valamit, aztán egy nagyágyú pár évre rá ugyanezt publikálta, így persze hozzá kötődik. Senki sem hibáztatható azért, hogy nem tudtam elhíresztelni a nagyvilágban.

 

Mire lehet rájönni a mesterséges intelligencia alkalmazásával?

Szakértő rendszerünknek százhatvan vállalati alkalmazása van. Rá lehet jönni például arra, hogy egy műfajban ki szakértő, és ki nem. Azt állítjuk, ha valakinek legalább ezer „ha–akkor” szabálya van a szakmai tapasztalatában, akkor már szakértő. Amikor megmutatom egy-egy érintettnek, „ez a te gondolkodásod”, akkor az a reakciója, hogy „tudtam nélküled is”, csak épp elmondani nem volt képes. Pont az a mesterséges intelligencia szerepe, hogy összerakja azt, amit az ember nem tud elmondani.

 

Milyen kutatási témái vannak még?

Túl messzire nem mentem innen, inkább szűkítettem a területet. Az egyik ilyen téma a megoldáskeresés. Azt már tudták előttem is, hogy az ember nem keresi a legjobb megoldást, hanem az első kielégítő lehetőségnél megáll. Ezt tovább gondoltam, és rájöttem, hogy igazából ez így nem pontos. Ha ugyanis az első megoldás, amely kielégíti azt a két-három-négy elvárását, ami alapján döntött, akkor az elég lenne. De nem így van, a szótlan tudásából előjöhet olyan elvárás is, amit nem mondott ki. Magyarán: választok egy ásványvizet három elvárás alapján, de amikor ide teszik, akkor megszülethet bennem egy negyedik elvárás is.

A másik ilyen dolog, hogy rájöttem arra, a szerencse is nélkülözhetetlen része döntéseknek. Ezt nagyon kevesen ismerik el.

A szerencse az, amikor valami olyasmi történik veled, amire nem hathatsz ki. Nekem például szerencsém volt, hogy találkoztam a MNB Alapítványával, ebbe nem kellett különösebb munkát tennem.

Van még egy harmadik része is a kitérőimnek, ezt feketehattyú-jelenségnek nevezik a világban. Addig amíg csak fehér hattyút láttunk, nem tudjuk, mi az igazság. Amint meglátom az első rózsaszín hattyút, akkor már tudom, hogy nem volt igazam. De az igazságot sohasem tudhatjuk, mert lehet, hogy létezik egy cirmos hattyú is. Valakinek hinnie kell abban, hogy nem minden hattyú fehér!

Elkezdtem azt is vizsgálni, mennyire fél az ember attól, hogy megjelenik valami, amit eddig még nem látott. Megszoktuk, hogy minden hattyú fehér, és ha feltűnik egy fekete hattyú, nagyon nem tudunk mit kezdeni vele.

 

Jelenleg milyen kutatáson dolgozik?

Jelenleg azzal foglalkozom, miként lehetne a mesterséges intelligenciát összekapcsolni a kereséssel, a böngészőprogramokkal. Ez most nagyon fontos lett a világban. Kétféle keresés van: keresem azt, amiről tudom, hogy létezik, mondjuk a barna színű zoknimat. Van olyan is, amikor nem tudom, mit keresek. A digitális bennszülötteknél tapasztalom, amikor megkérdezem, mit keresnek, nem tudják, de valahogy mindig megtalálják. Ezt az okoskodásukat szeretném valahogy modellezni, ezáltal a böngészőprogramoknak is segítséget adni, hogy még gyorsabban lehessen keresni – ez a mániám mostanában.

 

A publikációi sorából mit emelne ki?

Az a könyv a kedvencem, amelyben leírtam a mester–inas kapcsolatot, erről nagyon kevesen gondolkodnak, pedig a mesterek tudásának van egy olyan rétege, amit nem lehet előadásokba, könyvekbe beletenni, hanem „gyere, ülj ide, nézzed, miként dolgozom, és tanuld meg!” alapon működik.

Háromtucatnyi inasnak tekinthető tanítvánnyal sok ezer órát töltöttünk együtt, rengeteget beszélgettünk, gondolkodtunk, és még hozzá is olvastunk, nehogy valami olyasmit találjunk ki, amit más már kitalált. Azt írtam meg, mit jelent, amikor kávéházi hangulatban együtt gondolkodunk. Ez is egyfajta tanítás, de ebben már benne van az együtt tanulás is. Az, hogy én is tanulok tőlük.

 

Mi jelenti Önnek a kikapcsolódást?

Szeretek elutazni valahová, ahol még nem jártam. Imádom a sportot, nagyjából mindegy, hogy egy Bajnokok Ligája mérkőzésre látogatok-e ki, vagy egy amerikai kosárlabdameccsre, vagy egy iskolaudvaron nézem a focizó kölyköket. Lelkes színházba járó is vagyok. Ezeket mind kikapcsolódásnak lehet nevezni, de ilyenkor is dolgozom, mert aztán megírom. Elmondhatom magamról, hogy amikor dolgozom, akkor nem dolgozok, amikor pedig nem dolgozok, akkor dolgozom. Ez a harmadik óriási szerencse az életemben!

Galéria