Odprti kop - Večerni gost: dr. Jure Zupan

Besedilo, Slike

Premiera: nedelja, 17. junij 2007, Vse oddaje

Dober večer, spoštovani gledalke in gledalci. Nocoj je moj večerni gost dr. Jure Zupan. Minister za visoko šolstvo, znanost in tehnologijo. Dober večer in dobrodošli g. minister.
Dober večer. Zadnje čase smo vas večkrat videli in slišali na temo tega osnutka predloga združenega zakona o visokošolski in raziskovalno razvojni dejavnosti. Na koncu najinega pogovora bova še malo o tem, kakšno je trenutno stanje, kakšni so izgledi, da bo ta osnutek postal predlog.
Najprej se moramo kar precej pogovarjati. Trenutno je v razpravi v parlamentu. Nacionalni program visokega šolstva, ki je osnova za vso razpravo. In paralelno k temu je bil dan ta osnutek, dana je bila tudi deklaracija, ki so jo podpisali rektorji, študentje, sindikati.
Rektorji so proti temu? Težko bi rekel, da so proti. Rekli so samo, da bi želeli imeti svoj fundament, svojo osnovo, iz katere bi izhajali. To so napisali in jaz mislim, da je vse skupaj dober začetek, da naredimo dober predlog.
Predno se morda lotimo tega v detajle, bi vas jaz rad predstavil kot človeka, kot osebnost, kot znanstvenika. Če dovolite, bi šli kar od začetka. Rojeni ste Ljubljančan.
Rodil sem se v Ljubljani, vendar pa so vse moje korenine na Gorenjskem. Moj rodovonik je tam nekje od 1733 leta, vsi so bili v tržiškem koncu. Sv. Neža, Kovor, Križe itn.

Diplomirali ste iz fizike na ljubljanski univerzi, doktorirali pa ste iz kvantne kemije, ki je neka druga znanost. Kako da ste prestopili?
Dejstvo je, da je to področje kemije in ne področje fizike. Moram reči, da je bilo takrat precej laže kot danes preskočiti iz ene veje na drugo. Dejstvo je, da sem bil takrat zaposlen na Inštitutu Jožef Štefan, in sicer na oddelku za kemijo. Delal sem na magnetnih meritvah, tam sem bil zato, ker mi je zmanjkalo denarja. Na sredi tretjega letnika so ukinili Eles. Ker sem imel štipendijo, se je razformiral, razdelili so ga po republikah. Prej je bil zvezni. Tako da smo vsi izgubili štipendije. Ni mi je bilo treba vračati, ampak denarja pa nisem imel več. Zato sem šel v službo kot tehnik. Tam je bil nek moj kolega, dr. Peter Glavič, ki mi je pomagal, da sem dobil zaposlitev kot tehnik. Delal sem na oddelku za kemijo. Seveda sem se tam spoznal s kemijskimi problemi. Potem pa sem kot fizik morda malo bolj zakompliciral. Želel sem nekaj bolj izračunati in sem se vrgel v kvantno kemijo. Kvantna kemija? Mi poznamo ta izraz iz fizike. To definirajo, če sem prav razumel, kot majhne pakete energije.
Tako. To je orodje, ki so ga razvili fiziki. Osnova temu je valovna enačba za atome. Te valovne enačbe se uporablja za vpis, ne samo atomov, ampak za vpis molekul. Molekule so tisto, s čemer kemiki delajo. Ko vpišete molekulo za orodja kvantne mehanike, lahko izračunate določene stvari iz energije, potem določene lastnosti v spektru in razložite na tej podlagi, za katero spojino gre. To je orodje, ki so ga razvili fiziki, uporabljeno v kemiji.

Vi ste minister. Poklicno. Tako je.
Ste bili pa profesor za kemijsko tehnologijo na ljubljanski univerzi.
Bil sem profesor za kemomoetrijo na Fakulteti za kemijo in kemijsko tehnologijo v Ljubljani. Tako. Kemometrija, kaj pa to pomeni? Merjenje nečesa? To je znanost, ki razpravlja o tem, kako lahko merske podatke predstavimo pravilno. Torej v tej ozadju je statistika, potem je pa statistika na višjem nivoju, ko že začnemo napovedovati.

To je zelo pomembno. Iz osnovnih statističnih podatkov lahko začnete napovedovati. Napovedovanje je pa zelo pomembno. Vi lahko povedujete lastnosti snovi, lastnosti... Če je zanesljiva?
To je problem te metodologije, da ugotovite tudi zanesljivost, pri kako različnih problemih lahko deluje neka metoda. Za vsak problem je treba to metodo ponovno umeriti, jo pripraviti in ugotoviti, koliko zanesljiva je. To so zanimive metode. Vendar pa jih morajo kemiki, posebej analitiki dobro spoznati in z njimi potem ugotavljajo, kako resna je lahko nevarnost v okolju. To je zelo pomembno, da vi nekaj ne samo izmerite. Dogaja se, da potem bijejo plat zvona, pa lahko meritev ni dobra, lahko ni zanesljiva, lahko so slabi standardi. Ogromno reči je, ki jih je treba preveriti in tudi uradno dokazati. In zato, ker se statistika tako slabo velikokrat uporablja, je dobila ta slab prizvok.
Da se vplivati nanjo. Ne. Delne rezultate se lahko prikaže napačno. Zato pravijo majhna laž, velika laž, statistika. To je pogosto. Ampak to delajo ljudje, ki uporabljajo statistiko z nekimi določenimi nameni. Je pa statistika, če jo uporabljate zelo striktno, popolnoma eksaktna veda. Ker pove, kako verjetna je neka stvar. Morda anekdota. Ko je v angleški zbornici nekdo navajal statistiko, je vstal poslanec, ki se je razumel na statistiko in je potem rekel, da ta poslanec uporablja statistiko tako kot pijanec cestno svetilko. Ne zato, da bi mu svetila pot, ampak zato, da se drži pokonci. Statistiko je treba uporabljati zato, da nam sveti na poti.

To je neke vrste matematika.
Seveda. To je posebna veja matematike. Podiplomsko ste se izpopolnjevali v Zurichu v Švici in v ZDA. To je Bethesda.
Bethesda je predmestje Washingtona, ki je že v državi Maryland. Tam je eden največjih inštitutov, Nacionalni inštitut za zdravje. V tem inštitutu sem delal pol leta na kemijskih problemih, določanju raznih kemikalij v analitski metodi, kjer je bilo treba določiti določene sestavine. V Zurichu smo delali pa druge reči. Tam sem na ETH. ETH- Eldgenossische Techniche Hochschule.
Tudi ni univerza. V imenu ne. To je politehnika v najčistejšem pomenu, tako kot MIT. Ta tudi ni formalno v imenu univerze. Meni je žal, da v Sloveniji nimamo neke take univerze, ki bi imela v nazivu ime politehnika. Dejstvo je, da smo na ETH raziskovali drug problem, in sicer kako lahko infrardeče spektre spravimo v zapis tako, da dobimo na zaslonu celo sliko. Treba je vedeti, da je bilo to leta 1975, torej več kot 30 let nazaj. Takrat računalniki še niso bili tako močni.
Ne. Bili so, ampak to je bil računalnik PDP 8, ki je imel 120 K spomina. Bil je pa ogromen, kot ta televizijska kamera, še večji. Če povem, da na tisti ključek, ki ga imamo danes v žepu, lahko spravimo en mega ali štirikrat toliko spomina kot ga je imel tisti cel računalnik. To z današnjimi sploh ni za primerjati. Treba je bilo pa spraviti v tako majhno količino spomina veliko reči, da so se lahko odvijale. Nekaj je bilo diska in treba je bilo zelo racionalno razpolagati z računalniškim spominom, da se je to lahko naredilo. Bili ste tudi na Inštitutu Jožefa Štefana nekaj časa in vodili ste laboratorij za kemometrijo Kemijskega inštituta Ljubljana. Več kot 10 strokovnih knjig ste objavili, okrog 200 člankov, bili ste predsednik nacionalno- raziskovalnega sveta, dobili najvišjo državno nagrado za znanstvene dosežke, bili ste pa tudi učitelj v osnovni šoli.

Tako je. Cel razpon. Najbolj sem ponosen na najvišjo nagrado, ker je bila to prva nagrada v državi Sloveniji leta ' 91. Tako da sem na to res ponosen. Kar se pa tiče učenja v osnovni šoli sem tudi ponosen. Zdi se mi, da je to eden od mojih največjih prispevkov v Sloveniji. Kot študent?
Takrat sem že delal na Inštitutu Jožef Štefan. Kot veste, je bil Inštitut Jožef Štefan pokrovitelj velikim šolam. Ta šola na Bičevju je zelo blizu inštitutu. Moj takratni predstojnik oz. tisti, ki me je vodil, je bil dr. Boris Frlec. Bil je v upravnem odboru te šole. Ta šola je iskala fizika. Vedno so bili fiziki v pomanjkanju. Potem je prof. Frlec prišel k meni in je rekel, da bom tam učil. Šel sem tja in prevzel sedme in osme razrede. Tako da sem imel od leta 1968 do 1975, skoraj sedem let sem učil oba razreda, vse paralelke fizike. To je bilo v največjem obsegu, tudi 19 ur učenja na teden, z vsemi roditeljskimi sestanki, vajami. Tako da je bilo poleg rednega dela na inštitutu kar nekaj dela. Delal sem tudi magisterij. Ste takrat odkrili učitelja v sebi?
Moram reči, da sem vedno rad učil. To mi morda nekateri še vedno zamerijo. Zakaj?
Ker učiteljska poza ni najbolj priljubljena. Ko se postaviš v vlogo, da nekoga učiš. Tega ljudje ne marajo. Z veseljem sem učil. Mladi ljudje se izredno zanimajo. Fizika je čudovita stvar.

Govorite o osnovni šoli? Ja.- Že razumejo fiziko?- Če jim prav serviraš. Fizika je izrazit predmet, ki se da prikazati. Zlasti z eksperimenti. Takrat je bila skoraj nova in imeli so izjemno lepe možnosti za eksperimente. Jaz sem tem učencem pokazal nekaj eksperimentov, ki jih mi nismo videli na univerzi. Bili so zelo ljubki enostavni eksperimenti. Leta ' 70 je bila šola dobro opremljena in učenci so bili taki kot so bili. Ena tretjina jih pazi, druga tretjina je nezainteresiranih, tretja pa razgraja. In potem se vsi ukvarjajo s tistimi, ki delajo nered. Če profesor prikaže neko zadevo na razumljiv način, je to za večino mladih ljudi zelo zanimivo. Seveda je pa treba prikazati tudi malo življenjepisa od tistega človeka, ki je kaj izumil.- " Human touch. "
Tako je. To imajo mladi ljudje strašno radi. Zlasti če poveste kakšno zgodbo o Georgu, Amperu ali o Jamesu Walt.
Ki so povezani s fiziko. Tako je.
Jaz vem tudi nekaj o vaših hobijih, ki jih ni tako malo. Berem, da ste vnet športnik.
To je pretiravanje. Hodite v hribe, smučate.
Tudi. To je zelo slovensko, normalno. Ni čisto normalno.
Moram reči, da tudi ko igram namizni tenis, nikoli ne igram za rezultat. Mene veseli igrati šport, športna aktivnost, ne pa tekmovanje.

Potem ste velik ljubitelj gledališča. Hodite v Dramo, Opero.
Ja. In to celo v mariborsko, sem slišal.
Ja. To je treba čisto odkrito povedati. Maribor ima izjemno kvalitetno ponudbo, opero in gledališko.- Štajerci bodo veseli, ko bodo to slišali. Če je tam kaj zanimivega, skočite v avto in greste gledat.
Ja.

Žena je s Štajerske.
Je Mariborčanka?
Ja, seveda. Absolutno, iz samega središča.
To je treba pa paziti.
Ona je stanovala v tistem stanovanju, kjer je zdaj hrvaško veleposlaništvo. To je nasproti gimnazije v samem središču mesta.
Poleti pa se vozite z ribiško barko. Sem slišal. Lovite ribe?
Ne. To je neka stara barka, ki je bila včasih za pesek, ko so mivko kopali. Potem so jo preuredili, notri naredili kabine. Družba nas je, približno 25 ljudi.
Najamete celo ladjo.
To en moj znanec najame, ker je dober organizator. Povabi prijatelje, malo telefonira okrog in vedno smo malo drugačna sestava na barki. Potem pa gremo od Rijeke proti Zadru ali od Zadra proti Dubrovniku ali Rijeki in se ustavimo vsakič na drugem zalivu. Zelo prijetno. Na barki je potem vsa hrana. Tako preživljamo počitnice. Potem imate pa še en hobi, ki je v zvezi z matematiko. Reče se mu numerično jezikoslovje. Kaj pa bi to bilo? To je v bistvu obravnavanje ali obdelovanje jezika z računalnikom.
Vzamete besedilo in ga vpišete v računalnik?
Tako. Danes imamo vse tekste, časopise sestavljene na računalnik. Knjiga je sestavljena na računalnik. Večinoma so teksti v računanliku, je pa res, da jih je težko dobiti, ker jih imajo avtorji zase. Če bi vi sprostili vse tekste, bi lahko nekdo drug z lahkoto neko knjigo izdal. To so stvari z avtorskimi pravicami in so ustrezno zaščitene. Če pa imate vi svoja besedila, bosidi da jih sami vtipkate ali dobite, potem lahko te tekste obdelujete. Jaz sem tekste, ki sem jih obdeloval, sam vtipkal v računalnik. Nekaj tednov ali mesecev potrebujete, da to vtipkate, potem pa lahko te tekste obdelujete, ker ste jih vi vtipkali.

Vi ste vzeli tri pesnike.
To je bilo zanimivo. Vzel sem Prešerna, Gregorčiča in Menarta. V glavnem sem vzel njihove daljše pesmi, torej balade in romance, skratka pesmi, ki so bile vsaj 400, 500 besed dolge.
Kaj ste hoteli pa izvedeti? V bistvu me je zanimal slog. Ali bi lahko računalnik neke tekste ločil- to so Prešernovi teksti, to Gregorčičevi, to so pa teksti od nekoga drugega. Zanimalo me je, ali je sama struktura teksta po svoji sestavi samostalnikov, pridevnikov, števnikov, po tem koliko različnih besedil je notri, kako so sestavljene, kako si sledijo glagol, samostalnik, besedne vrste, ali so dolgi stavki, kratki stavki. Skratka če bi se dalo po teh značilnostih grupirati, kdo je avtor.

Od teh treh. To je bila taka pilotna študija. Potem sem to naredil. Vzel sem 10 pesmi od vsakega pesnika in jih dal v računalnik. Takrat sem se ukvarjal tudi z nevronskimi mrežami, to je bila dodatna metoda, ki sem jo uporabil. Ta računalnik naredi mrežo- M so pesmi od Menarta, P so pesmi od Prešerna, G so pa pesmi od Gregorčiča. Vidimo, da je vsak pesnik na tej mreži naredil svoje področje. Prešeren je naredil dve področji. Imel je bolj razgibana besedila. Pisal je bolj v razgibanem stilu. Zame je bil izziv to, da sem potem ko sem to naredil- seveda pa računanliku nismo povedali, katere pesmi so od koga, samo teksti so šli v računalnik oz. tisti ustrezni pokazatelji od teksta- potem sem pa od vsakega od teh pesnikov vzel še eno pesem, ki jo prej ni računalnik videl. Potem sem te pesmi obdelal na isti način in jih zopet dal v računalnik, ne da bi računalniku povedal, čigave pesmi so. Moral je uganiti.
Tako je. Potem je računanlik recimo Menartovo Gmajno dal točno k Menartovim pesmim, Prešernovo Lepo Vido je uvrstil točno med Prešernove pesmi in Ujetega ptiča tožba od Gregorčiča je dal točno med skupino Gregorčičevih pesmi. Kar pomeni, da je na temu nekaj. To je sicer enostavna študija, vendar kaže na to, da je možno pesnike v nekem smislu identificirati tudi z računalnikom. To ima velike možnosti pri literarnih obdelavah, zlasti če so določena avtorstva dvomljiva. Tudi v Svetem pismu se ugotavlja, ali je več avtorjev ali en sam. To so metode. Verjetno se določeni vplivi čutijo tudi v prevodu. Čeprav so zmanjšani, vendar je možno, da se čutijo tudi v prevodih. Možno, je pa to bistveno zmanjšano.
Vi niste študirali samo naše " velike ", tudi novinarje. Malo skromnejšo vrsto, ampak zelo delovno. Novinarji so znani po tem, da lepo pišejo. Vsaj naj bi. To je bila pa druga študija. Zanimivo je, da sem to študijo, tako novinarje kot pesnike objavil v Nemčiji. Ta študija je bila objavljeno v mednarodnih revijah.

Zanimiva je bila kot metoda.
To sem posebej poudaril kot metodo, da lahko nevronske mreže se uporabljajo tudi v lingvistiki.
To me spominja na možgane- nevronsko.
Ja. O tem lahko tudi kasneje govoriva. To se da uporabljati v astrofiziki, v tehnologijah, kemiji, fiziki, glasbi, kjer koli. Zato je zanimiva metodika kot sama, da se da uporabljati na različne načine. Tu so bili novinarji. Vzel sem šest novinarjev, pa še Frana Levstika.
Kot prvega novinarja. Njegovega Martina Krpana. Naredil sem podobno kot s pesniki, vzel sem njihove uvodnike. To je bila Alenka Puhar, Crnkovič, potem Danilo Slivnik, Jež, Sedlak. Ravno tako sem naredil z njihovimi uvodniki in se je pokazalo, da se zopet grupirajo. Se pravi, da ima vsak svoj poseben stil, kar je zanimivo. Kar je znak kvalitete. Ima svoj obraz.
Tako je. Da bi nekomu samo bral in ne bi znal slovensko, bral tekste različnih avtorjev, bi morda slišal, katera dva teksta gresta skupaj.

Odvisno tudi od bralca.
Zanimivo je pa to, da so se ravno tako grupirali. Vsak točno v svoj kot. Se pravi, da se da glede na tekste ločiti.
Kaj pa ta slonček v knjigi? Jaz sem se večino svojega raziskovalnega dela ukvarjal z informatiko. To je pa predstavitev, koliko podatkov je potrebnih, da nekaj spoznamo. Minimalno število podatkov, ki jih mora človek dobiti, da nekaj nedvoumno spozna. To je zelo pomembna zadeva, ker mi obdelujemo ogromno količino informacij. Si predstavljate, da greste iz kina in vam nasproti prihaja ogromno število ljudi in nenadoma zagledate svojega znanca. V desetinki sekunde rečete: " Pozdravljen, Tone. "
In izločite vse ostale.
Vi poznate gotovo 2000 ljudi. Recimo. In kako se v tisti desetinki sekunde zvrstijo vsi ti obrazi pred vami in rečete to je ta. Ima lahko popolnoma drugo frizuro, drugačno obleko, ki jo še nikoli niste vedeli.
Tega pa računalnik ne more. Tu je zdaj vprašanje.
Ker ne zna tako selekcionirati.
Vprašanje je, koliko točk je dejansko potrebno, se pravi kolikšen del obraza ali katere so tiste točke, ki so za vas potrebne, da ga spoznate. Tu je pa zdaj vprašanje. Pri računalniku naredimo isto. Koliko točk je potrebnih, da nekaj spoznamo. Tu je slon predstavljen s 16 točkami, z 32, 64, 128 in 256. Tukaj se slon že kar lepo vidi. Tukaj pa ni ravno podoben slonu.

Malo dvignite, da se bo boljše videlo.
Slon s 16, 32, 64, 128 in 256 točkami.
Da je postal slon.
Prej je bil nek oblak. Počasi se oblikuje. Naš problem je, ker imamo tako množino informacij. Če bi želeli simulirati možgane, bi želeli vsak podatek opisati s čim manj številkami. Treba je vedeti, da vse kar je več, povzroča t. i. šum in lahko dodatni podatki stvari samo obremenjujejo, podaljšujejo čas iskanja itn. Mi moramo narediti neko ekonomičnost v samem sistemu.
Minimalizem- samo kar je nujno.
Tako. Ker je minimalno število podatkov... Če se vi odločate o nakupu avtomobila, vsak avtomobil pa ima tisoč podatkov, se je bistveno težje odločiti, kot če veste o vsakem avtomobilu dva podatka, ki sta pomembna. Recimo cena motora. In se odločite. Če pa veste o vsakem avtomobilu tisoč podatkov, je izjemno težko.
Saj to je nevarnost modernega življenja, ker nas zasipavajo s podatki. Selekcija. Kaj je važno in kaj ni.
To je zdaj problem, s katerim so soočeni otroci, ki imajo internet. Na internetu imajo neskončno veliko podatkov. Iz teh podatkov je treba izločiti prave, najboljše. In to je zdaj problem. Ni problem dobiti podatke. Problem je dobiti dobre podatke. In zato potrebujejo znanje, ki ga ne dobijo na internetu, dobijo ga od učiteljev, učenja, od lastnega razmišljanja- in tega je pri nas premalo. Razmišljanja, da se ustavite in premislite o podatkih. Ker premišljevanje o podatkih je izjemno pomembno. Izjemno pomembna je tudi matematična naloga. To včasih hčerki govorim. Najprej trikrat preberi, kaj hočejo od tebe. Ne kar tako nekaj.- Človek na hitro prebere in morda niti ni ujel prave naloge. To je v naši naglici zelo pogosto. Lahko pogledamo to knjigo? Je to ena vaših?

To je ena od mojih knjig, ki sem jo izdal leta 1988. Za kemike.

Potem bi jaz pokazal še nekaj.
To je bila prva knjiga, grupiranje veliko podatkov. Do takrat niso znali grupirati podatkov na način, ki bi bil ustrezen. Ta metoda omogoča grupiranje milijonske količine podatkov, ali milijardne. To so ogromne količine podatkov, ki jih s standardnimi metodami ne morete grupirati. To je izšlo v Angliji.
Tale je zanimiva.
To so pa spektroskopske podatkovne baze. To je bilo v 80- ih letih, ko so se pojavile baze podatkov. V zgodovini znanosti so se v 70- ih ali 80- ih letih začele pojavljati ogromne zbirke podatkov. Obdelava teh podatkov je bila vedno problematična, kako bi to naredili. Tu je metodologija, informatika izjemno pomembna. To je slovenska izdaja, učbenik te knjige Algoritmi za podatke. To je uporaba računalniških metod, ki je malo spremenjena v slovenščini. Mogoče nam razložite. Algoritem je izraz, ki se kar naprej ponavlja. Ne razumemo vedno dobro, kaj pomeni.
Algoritem je predpis, ki pove, kako se nek sistem obnaša v vseh okoliščinah. Torej za algoritem je značilno, da predvidi vse okoliščine. Če ne predvidi vseh okoliščin, ni algoritem. Izražen je pa s številkami.
Če rečete " Če je lepo vreme, grem ven ", to ni algoritem.
Ker je " če ".

Ker vam ne pove, kako se obnašate, če ni lepega vremena. Algoritem je to, da vam reče " Če sije sonce, naredi to in to ", " Če ne sije sonce, naredi to in to ". Ni nobene druge možnosti. Ali sije sonce ali ne sije sonce. In za vsak primer morate imeti natančno določeno proceduro. To je algoritem. Vse ostalo so procesi, procedure. Algoritem vam pove natanko za vsak primer. In to je najtežje. Ko se programira, morajo biti algoritmi.
To je avtomatizem potem.
To je izjemno naporno, ker tu morate vi predvideti vse možne izhode. In to je ponavadi najtežje. Ko se programira, vam lahko garantiram, da polovico stvari pozabite, ne domislite se, da bi se lahko kaj takega zgodilo. Računalnik mora vedeti pa za vsako stvar, kako ukrepati, če se to pripeti. Je to v zvezi s tem tekmovanjem živ šahist proti računalniku ali robotu, ki ga zna tudi premagati?
Seveda. Pri računalniškem šahu morate vi predvideti dejansko vse, kar se bo zgodilo. In vi predvidite prvo potezo, drugo. Če bi vi znali predvideti vse, bi šli do zadnje poteze. Ampak, ker je to tako obsežno, greste lahko samo tri, štiri, pet ali deset potez naprej. Odvisno od računalniške sposobnosti.- Če bi bil računalnik neskončno močan, bi lahko. Zdaj je to odvisno tudi od časa, ki ga porabi za to. Čas, spomin in algoritem. Če je sposoben vse to naredit.

Če je preko te poteze, se vrnemo in ne odločimo. Poveste, kaj se zgodi, če čez to potezo ne morete. Poveste, da čez to potezo ne morete in potem je ta algoritem omejen na te poteze.
Zdaj smo že doživeli, da je premagal svetovnega mojstra.
Tako. Ker so računalniki toliko močnejši in toliko sposobnejši.
Bodo kdaj računalniki manipulirali z nami?
To sem hotel prej povedati s tem paradoksom stotih podatkov. Če vi spoznate svojega prijatelja v desetinki ali stotinki sekunde, vemo pa, da vsak prehod signala v možganih preko sinakse, torej v nevronu, traja približno sto mikro sekund, pomeni, da imate vi v vaših možganih časa samo sto prehodov. Samo stokrat lahko preskočijo vaši nevroni, samo sto nevroni lahko preskoči signal od očesa.
V časovni enoti?
Ne. Vi v stotinki sekundi spoznate ali reagirate za volanom, spoznate oviro na cesti, reagirate v stotinki sekunde- to je najboljše. Recimo Schumacher bo reagiral v stotinki sekunde. V tem času je do sto mikronov samo sto prehodov. Torej od trenutka, ko vi vidite, do trenutka, ko reagirate, se lahko v možganih izvede samo sto preskokov. Kar pomeni, da v sto preskokih lahko človeški možgani spoznajo od nevarnosti avtomobila, spoznate svojega prijatelja, kar koli. In takega algoritma, ki bi v sto korakih naredil to, kar naredijo možgani, še danes nismo spoznali. To se imenuje paradoks stotih korakov. In jasno je, da je to v zvezi s paralelnostjo. Torej možgani delajo paralelno, vzporedno.

Na več nivojih istočasno. Na milijardah nivojih istočasno. In to delajo nevronske mreže. To je metoda nevronskih mrež, ki skuša to paralelno delo možganov simulirati. S temi metodami skušamo na nek način paralelno prenesti v računalnik.
Vidim zanimivo knjigo, ki kaže, da je to nekaj kitajskega ali japonskega. To je vaša knjiga?
Ja. To je japonski prevod moje knjige. Tale, ki ga imam jaz, je japonski?
Ta je japonski. Ta je pa kitajski. Gre za isto knjigo.
Tako. Tu so posneli celo naslovnico, medtem ko tu so vzeli sliko iz notranjosti.
To je knjiga, ki ste jo vi napisali in so jo Kitajci in Japonci prevedli. Tako. To sva napisala s prof. Geisteigherjem, ko sem bil v Nemčiji.
Jaz ne znam prebrati naslova.
To sva avtorja. Nevronske mreže za kemike.
Uvod?
Ne, to ni uvod. Zanimivo je to, da je to poleg uvoda glavna zadeva, zakaj so Kitajci in Japonci prevedli to. Ker je več kot polovica knjige uporaba tega. Najprej je teorija, potem smo tudi nekaj novih sprejemov pokazali, potem sva pa pokazala ogromno različnih uporab. In to zato, ker je to aktualno. Novih metod je veliko. Važne so uporabe. To je zanimivo, da se da take možne metode uporabljati na neskončno veliko reči. Ko pišeš knjigo- meni je to ostalo iz osnovne šole- na nekih novih metodah, je treba narediti stvari enostavne oz. ljudem razumljive. In primer, ki smo ga tukaj razdelali, jaz sem dal primerjavo z igralci tenisa. Potem ko so Kitajci prevajali iz angleščine, kjer je moška in ženska oblika praktično ista- igralec je igralec, sem nekje uporabil besedo " she "- ona, ampak popolnoma nezavedno. In potem so mi prevajalci iz Kitajske pisali, da sem nekje drugje v istem primeru rekel " he " in kaj je zdaj to, ali igra on ali ona? Zanimivo je, kako natančno so to Kitajci prevajali.
Kitajci so bolj natančni od Japoncev?

Očitno. Kitajci so veliko bolj natančno prevajali. Glejte, tule je narisano teniško igrišče, ko smo razlagali, kako bi se lahko naredilo robota, ki igra tenis. Kako bi lahko robot, glede na to, ko bi s fotocelicali zasledoval let žoge, odboj, postavil na pravilno mesto, pravilno nastavil lopar. Milijarde nekih informacij.
Niti ne. Treba je samo narediti postopek, kako se to naredi. Tu je nek primer. In oni so hoteli vedeti, ali je to ženska ali moški.
Tako je. Nekaj so izpustili.
Ta japonska, ki je malo večja. Kitajska je malo manjša. Japonci so samo osnove prevedli.

To je zanimivo. Japonce teorija ne zanima kaj pretirano, njih zanima uporaba.
Aplikacija. To imajo od nekdaj.
Zanimivo.

Evropejce pa zelo zanima tudi teorija. Jaz mislim, da je to tudi dobro.- Še nekaj časa imava. Pojdiva zdaj k temu osnutku predloga. Ste si predstavljali, da bo šlo to laže skozi?
Jaz ne gledam na to kot na težave. V akademski sferi je vedno tako, da imajo ljudje močno izražena stališča. To je za akademsko sfero značilno Jaz mislim, da so vsi predlogi, ki smo jih dobili za to deklaracijo, zelo v redu. Nacionalni program visokega šolstva je bil usklajen z vsemi partnerji, tako da nekih resnih pomislekov ni. Jasno pa je, da so različna videnja, kako se različni problemi rešujejo. Vsem je jasno to, da moramo združiti raziskovalni in visokošolski prostor. Tu skoraj ni nobenih dvomov. Se pravi univerza plus industrija.
To tudi. Tu je še nekaj. Morda univerza in industrija skupaj zveni pregrobo. Mislim, da je treba reči, da je univerzitetna raziskovalna sfera in raziskovalni inštituti skupaj in industrijski razvojni laboratorij. To je tista sredina, ki skupaj hodijo na konference, se skupaj pogovarjajo, imajo skupne sestanke, skupaj definirajo področja. In to je važno.
In tega ni pri nas? Je, samo je tega bolj malo. Imamo izjemna podjetja, ki imajo raziskovalne skupine, ki delajo lastne inštitute. Ne samo pri nas, Evropa je vsa taka. Če zdaj primerjamo z ZDA, kje je ta bistvena razlika? Bistvena razlika je, da bo vsak ameriški podjetnik rekel, da tega ne zna ali tega nima, recim neke raziskave ali nekega podatka, kje pa to je? Na tistem inštitutu ali univerzi in bo kupil to. Kaj bo pa naredil evropski podjetnik? Rekel bo, da tega podatka nima, sam mora izmeriti in sam kupiti.
Zapravljanje časa in denarja.- Če pogledamo naše kmetijstvo. Vsak ima svoj traktor, vsak ima vse. Tudi če pogledate pri sebi doma, vsi imamo vsa orodja, vse imamo pri sebi doma. Zadnja stvar, ki jo naredimo, je da pokličemo instalaterja. Vsi znamo arhitekturo, vsi znamo vrt narediti, vsi znamo vse. Nikoli ne prepustimo tega nekomu drugemu. To je evropejska posebnost, da je težko reči, da mi tega ne znamo. Rečemo, da smo dobri na tem področju, za tisto si pa ti in te bom plačal za to. Američani rečejo: Če sem dober, delam to in sem za to največ plačan. Če bom delal nekaj drugega, kar ne znam, bom s tem zaslužil manj denarja. Če pa delam to, za kar sem dober, bom zaslužil več denarja in bom lahko plačal tistega, ki zna drugo stvar. Evropa tega še ni bila sposobna narediti.

Je to del teh osnutkov predloga zakona?
To se moramo vsi naučiti. Dejstvo je, da v tem osnutku predloga skušamo pritegniti druge profesorje iz drugih okolij. Zanimivo je, ko vi pridete v drugo okolje, začnete...
Mislite tujino?
Ja. Drugo okolje. Važno je drugo okolje. Tudi če vi pridete na drugo televizijo, ali če pride novinar v drugo okolje. Vi prinesete v tisto okolje nekaj svojega mišljenja. To je tisto drugo. Tisti, ki so tam, nenadoma vidijo, da niso sami sebi zadosti in da so tudi drugi, ki nekaj znajo. Zato Evropa toliko poudarja to mobilnost. Da ljudje prihajajo iz drugih koncev, to je zelo pomembno. Tu so naše univerze.
Zaprte, ne? Pride mladi raziskovalec, ki ima 25 let, se zaposli na univerzi, potem je asistent, potem je zaposlen, nato docent, nato izredni profesor, redni profesor in ima na nek način kar odprto pot. To je s strani univerze slabo, ker je ves čas v istem duhu. Vi navijate za to, da bi bil ta pretok močnejši?
Seveda. Tu imamo problem z delovno zakonodajo. Želimo si, da bi lahko izmenjavali, da bi ljudje iz podjetij lahko predavali tudi na univerzi.
Tega zdaj ni?
Je, zelo malo. Vsi so zopet isto. Tipičen primer je nadarjen slovenski mlad znanstvenik. Gre v tujino, tam uspe, se specializira, postane zelo resen znanstvenik in bi se rad vrnil v Slovenijo.
To je tipičen primer.
Pa ga običajno kar ne marajo.

To je ena od težav. Je pa razumljivo. Tu ni treba ravno univerze omenjati, to je splošno. Tudi če bi prišel na televizijo ali v katero koli podjetje nek človek iz tujine, tudi v parlament. Saj ste videli, kako smo reagirali, ko je prišel nekdo iz tujine. " Kaj pa ta ve? " Ta zaprtost, da nekdo drug nič ne ve o tem, da smo mi nekaj posebnega, da smo nekaj povsem svojskega. To je morda res neka svojska lastnost.
Vedno na novo izumljamo toplo vodo.
Ja. In tu jaz mislim, da bi morali biti veliko bolj odprti. Jaz se spomnim, ko sem prihajal iz tujine, sem bil tam vse skupaj 8 let z raznimi presledki, in kadar koli sem prišel v Slovenijo, sem imel toliko idej, pa so takoj rekli: " Kaj zdaj spet nekaj govoriš. " Po pol leta si utrujen in greš spet nazaj. Saj se bomo nekako privadili. Če na kratko preletiva to našo univerzitetno situacijo. Imamo tri državne univerze. Ljubljana, ki je gigant. Ena, ki je ogromna. 60 000 približno.
Z absolventi vred skoraj 66 000.
Potem je Maribor.
Ki je v tem okviru povprečja evropskih univerz.
To je nekje 12 do 14 000. Potem imamo Primorsko, ki je manjša. Pa Univerza v Novi Gorici.
Ta je privatna.
To je novo in to ljudi straši.

" Če je univerza privatna, kje bom pa jaz zbral denar za sina ali za hčerko, da bo šla tja študirat? " S tem se že dela neka socialna razlika med tistim, ki lahko plača in tistim, ki ne more.
Jaz mislim, da je pomembna kvaliteta. Primer bi povedal, ki je ljudem razumljiv. Zdaj smo v Slovenj Gradcu odprli novo visoko šolo za tehnologijo polimerov. Za to šolo, ki je visoka šola, zavod, ki ima prvo bolonjsko stopnjo, se pravi tri leta.
In potem dobiš naziv?
Naziv je diplomirani tehnolog ali inženir tehnologije. In v oklepaju, če je visoka strokovna- vs, če je univerzitetna potem pa un. Torej prva bolonjska stopnja, ki je odvisna od programa. Za to šolo so zbrali skupaj denar občina, nekaj podjetij in so jo naredili. Podjetja so rekla: V naših laboratorijih bodo to delali. Podobno so naredili v Novi Gorici. Župan Ajdovščine je dal vojašnico, podjetja so dala material in so naredili poslopje 1000 kvadratnih metrov, učilnice, laboratorije. Vse za milijon evrov. In to ni države stalo nič, to so naredile občine. Zato so to privatne šole. In naše razmišljanje je tako. Zakaj tem šolam, kjer so podjetja, občine dale denar zato, da se v teh šolah učijo stvari, ki zadeva to področje, pa tudi širše, zakaj ne bi njim dali koncesije za to, da to delajo? Do zdaj nas ni stalo nič.

Da bi izdali veljavne dokumente?
Seveda. Saj imajo akreditirane programe. To je bil pogoj, da so šolo naredili. Vendar za to niso dobili še nič denarja. za to so dale občine denar in podjetja. Zato ne razumem tega strahu. Ljudje vidijo, da je nekdo naredil neko šolo in mu bomo mi denar dali zato da ga bo hitro v žep spravil. To je večinoma percepcija ljudi. Ne vejo pa, da privatne šole financira samo učenje. Mora pa ta, ki ima privatno šolo, zagarantirati prostor, kurjavo, plačati profesorje itn. Mi plačamo samo pouk.
Mi kot država, kot ministrstvo.
Tako je.
Se pravi študent mora sam pokriti en velik del.
Seveda. V teh šolah lahko dobiš štipendijo od podjetja. Treba je plačati neko šolnino. Če je ta program zanimiv, če je ta program dober, bodo študentje plačali. To je samo premik. Če nekdo plača, potem se s tem zmanjša pritisk državne univerze. Tam bodo imeli več možnosti, več časa z istimi profesorji, kjer so zaposleni na plačilnih izpiskih. Jaz se zmeraj čudim, zakaj se bojijo tega. Nek strah je. Jasno, da bomo morali ta strah pred privatnim v nekem smislu premagati.
Torej to že eksistira?
Ja. Privatne šole so od leta ' 94. To se ne ve.
To je zanimivo. Brdo, Univerza v Novi Gorici, vse to eksistira. V našem mandatu ne vem, če smo naredili dve novi šoli. Zdaj so to morda iz razno raznih razlogov začeli poudarjati.

Kje naletite na največji odpor proti tem vašim predlogom? Pri ustanavljanju veliko šol?
Ne. Jaz ne bi o tem govoril. Ko je bila prebrana ta deklaracija, smo se strinjali v vseh točkah. Rektorji, študentje, vsi se strinjamo o avtonomiji... Jaz mislim, da so težave modra v interpretaciji posameznih vidikov.
Bojazen je, da bi se vlada preveč vmešavala v njihovo avtonomijo.
Ja, to je gotovo bojazen. Ampak jaz mislim, da se nobena pametna vlada ne vtika v avtonomijo univerze.
To ni v tem osnutku predloga, kako bo država imenovala profesorje, kot je nekdo povedal.
Tu je šlo samo za dodatne profesorje, ki bi jih lahko dobili iz tujine. Za tiste profesorje, ki bi jih dobili iz tujine, je treba zagarantirati bistveno večja sredstva. Ideja je v tem, da bi lahko nekdo iz tujine, recimo nek kirurg, dober znanstvenik, nek biolog, fizik, kemik, nek arhitekt, zdravnik, s svetovnim slovesom prišel na ljubljansko univerzo ali na mariborsko, primorsko ali na inštitute. Če bi želeli takega človeka imeti, v zdajšnjem sistemu javnih usložbencev tega preprosto ni mogoče narediti. Plače so različne, nimate možnosti. Ideja je bila, da bi nek dodaten denar za take ljudi država dala. Koliko je pa tega denarja, bi se morali pogajati s tem človekom. Ker to se vedno pogajate. Tudi v tujini je tako. Za to pogajanje z denarjem pa potrebujete ministra, ker ima proračun. V tej točki je bila odločitev ministra, ampak to se lahko spremeni.

Je dovolj velik vaš proračun? Če bi bilo to sprejeto, bi ga povečali. To je odvisno od tega, ali bo to sprejeto ali ne.
Ko vas gledamo v javnih nastopih, vidimo, da ste borec. Fighter bi rekli naši mlajši sodržavljani. In ste optimist.
O stvareh se pogovarjamo. Jaz se zelo rad bolj ognjevito pogovarjam. Jaz mislim, da se pri pogovarjanju vedno to najde.
Kdaj se bo to vedelo?
Težko je reči. Še letos?
Kar koli bi rekel... Kakor bo ta sfera želela.

Gospod minister, hvala lepa za ta pogovor. Javnost bo še naprej spremljala to dogajanje, ker je to zelo pomembno za našo prihodnost. Hvala lepa še enkrat in mnogo uspeha. Prosim. Me je veselilo.
Spoštovani gledalci, hvala tudi vam za pozornost, da ste nas spremljali. Nasvidenje.

Prejšnja: George Pehlivanian

Naslednja: prof. dr. Franz Copf

oglasno sporočilo

Moj RTV

Večerni gost: dr. Jure Zupan