Professorsporträttet: Forskaren som vill lära maskiner att se
Josef Bigun, professor i signalanalys och intelligenta system
När kan vi lära robotar att se som människor gör? Alltså att verkligen tolka det som finns runt omkring för att sedan kunna ta rationella beslut. Så långt har inte forskningen kommit i dag. Men Josef Bigun, professor i signalanalys, vill vara med och skapa ett avtryck i utvecklingen mot den första intelligenta, seende maskinen.
Allting kan användas för bra eller dåliga syften. Men jag tror att intelligenta system kommer kunna hjälpa oss i framtiden. Jag tycker det är legitimt att vara skeptisk. Det är därför vi ska ha bättre teknik, skipa lagar kring användning av personliga data och ha bra utbildning om datorer och intelligens.
Josef Bigun, professor i signalanalys
Kanske är synen människans viktigaste sinne. Vi kan klara oss bra utan den, men det är med ögonen de flesta av oss ser och tolkar världen.
– Våra synintryck kräver en stor del av vår hjärnas kapacitet. Vi måste bearbeta våra intryck och sätta dem i ett sammanhang. Det gäller egentligen för vad vi än ska göra. Synen är en så stor del av våra liv att vi knappt tänker på hur det skulle vara om vi inte hade den.
Josef Bigun är professor i signalanalys och intelligenta system och forskar på biometri, tekniska metoder som gör att datorer kan identifiera och samla in information från omvärlden. Det kan vara ögonskanning, DNA, fingeravtryck eller att känna igen en gångstil. Förenklat kan man säga att det är kunskapen om hur man lär ut visuell intelligens till datorer, i förlängningen hur en robot kan känna igen bilder eller mönster.
– Vi har redan datorer som har olika typer av intelligens, men den är inte förfinad. I nuläget har vi inga robotar som har en så pass utvecklad syn som de kan dra slutsatser från, så som vi människor gör.
Människors syn är i dag helt överlägsna robotars, men att lyckas få en robot att kopiera hur vi människor ser fascinerar och motiverar Josef Bigun.
– Det är en stor utmaning att lära en robot göra samma sak som vi människor lärt oss sedan barnsben, säger han.
Det är en stor utmaning att lära en robot göra samma sak som vi människor lärt oss sedan barnsben.
Halmstad utmärker sig inom forskningsfältet
Det var lite av en tillfällighet att Josef Bigun hamnade på Högskolan i Halmstad. Efter en utbildning till civilingenjör vid Linköpings universitet fortsatte han med att doktorera inom datorseende vid samma universitet. Efter tio år som forskare på Swiss Federal Institute of Technology, återvände han till Sverige och fick en tjänst på Högskolan i Halmstad, som har utvecklats till att bli ett av de främsta lärosätena i Sverige vad det gäller forskning inom visuell intelligens och i synnerhet biometrisk identifikation.
Samarbetet inom forskningsgruppen CAISR (Centrum för forskning om tillämpade intelligenta system) är viktigt. Forskarna diskuterar resultat och får idéer av varandra, och har samarbeten med kollegor i Europa och världen. 2016 anordnade CAISR konferensen "ICB-International Conference on Biometrics”, med över 200 deltagare från hela världen. Konferensen är en av de äldsta och mest respekterade gällande forskning i biometrisk identifiering.
Forskningsfältet inom artificiell intelligens är aktivt, och har även uppmärksammats mycket i media på senare år. Det är utmanande men framför allt roligt, tycker Josef Bigun.
– Det är en ström av resultat som publiceras och saker som händer hela tiden. Det har det gjort de senaste 40 åren.
Vill producera ny kunskap och lösa problem
Målet med Josef Biguns forskning är tydligt. Han skulle vilja lämna en bättre värld, och som forskare vill han bidra till att vår existens inte ständigt bidrar till något negativt för planeten.
– Jag försöker inte lösa alla problemen själv, men i min nisch försöker jag se hur vi kan bidra. Till exempel genom kameror som hjälper till att sopsortera för att göra miljövinster, eller att förbättra framtidens transport med självkörande bilar. Jag tror på kunskapens roll, ny kunskap kommer att hjälpa till att lösa flera problem.
Han hoppas också att hans forskning kommer kunna användas praktiskt i robotar i framtiden.
Robotar kommer behöva hjälpa till med olika saker där våra mänskliga resurser inte räcker till i framtiden.
– Robotar kommer behöva hjälpa till med olika saker där våra mänskliga resurser inte räcker till i framtiden. Vårt samhälle håller fortfarande på att automatiseras, och det som finns kvar att automatisera är ofta kopplat till visuell intelligens.
Robotar kan till exempel hjälpa till inom sjukvården, men tekniken kan också användas till andra typer av service.
– Det kan handla om att kameror och sensorer blir intelligenta så att de meddelar om du inte har stängt av spisen eller kan se om en passagerare har rätt biljett på bussen.
Ett inte okontroversiellt forskningsfält
Men det är inte alltid lätt att jobba med frågor som berör visuell intelligens och intelligenta datorer. Ibland möts forskningen av kritik och skepsis – eller rädsla. Josef Bigun menar däremot att en framtid med visuellt intelligenta robotar är en ljus framtid.
– Allting kan användas för bra eller dåliga syften. Men jag tror att intelligenta system kommer kunna hjälpa oss i framtiden. Jag tycker det är legitimt att vara skeptisk. Det är därför vi ska ha bättre teknik, skipa lagar kring användning av personliga data och ha bra utbildning om datorer och intelligens. Det är ungefär som med bilar: trafikregler, bättre fordon, infrastruktur och körkortsutbildning gör att trafiken blir säkrare. Vi förbjuder inte bilarna för det, samma sak gäller tekniken – genom att se nyttan och agera på flera fronter kan vi minimera riskerna.
Att producera ny kunskap tycker Josef Bigun är det bästa med att arbeta som forskare, något som han hela tiden får göra i CAISR.
– Vi utvecklar konstant ny kunskap. Det är svårt att peka ut något som är särskilt viktigt för 2017. Däremot är 2017 bättre än alla tidigare år eftersom vi hela tiden bygger vidare på kunskapen – det är som en konstnär som aldrig blir klar med ett konstverk, säger han.
Text: TOVE NORDÉN
Bilder: JOACHIM BRINK
Texten skrevs ursprungligen på engelska för CAISR:s årsrapport för 2017 Länk till annan webbplats, öppnas i nytt fönster..