Försöksrobot. Siddharta Srinivasa är ansvarig för Personal Robotics Lab, här med HERB.
Uber massrekryterar världens ledande robotlabb och Google dammsuger uppstartsbolag.
Artificiell intelligens är osande hett just nu och riskkapitalet ligger steget före i talangjakten. Men vad händer med forskningen när den flyttas från öppna universitetsklimat till hemliga teknikcenter?
”Problemet kommer om tio år eller så när någon vaknar upp och upptäcker att ingen stödde grundforskning och idéerna sinat”, säger Brenda Russell, professor vid Illinois-universitetet i Chicago.
Ubers forskarräd. Världens största robotinstitut ligger varken i Silicon Valley, Japan eller Kina. Nej, det finns i en kullig gammal stålstad i delstaten Pennsylvania, just där tre floder kysser varandra.
Robotanstalten på toppuniversitetet Carnegie Mellon i Pittsburgh öppnade 1979 och fokuserar på allt ifrån automatisering av jordbruket till robotsyn.
Här forskades tidigt på tekniken bakom iPhones röststyrning Siri och på självkörande bilar två decennier innan det hamnade i rampljuset.
Operation övertalning. Till Ubers nyanställda hör John Bares, som drev NREC-labbet 1997 till 2010. I en intervju med tidningen New York Times berättar han hur han alltid älskade jobbets intellektuella utmaningar men kände sig frustrerad över att producera prototyper för klienter som inte alltid använde dem.
”Vi kunde göra ett fantastiskt ingenjörsjobb och skapa en avancerad prototyp som bara hamnade i ett hörn”, säger han.
Kortsiktigt tänkande. Just robotik är en så pass färsk disciplin att det finns få etablerade specialister utanför akademin, vilket ökar rekryteringar från just universitetslabben. Men det är långt ifrån den enda domänen där lärosätena har svårt att mäta sig med näringslivets villkor.
En person som oroar sig för utvecklingen är Brenda Russell, med silverhår och en rättframhet som nog kommer med åldern. Hon är professor emerita i fysiologi och biofysik vid Illionois-universitetet i Chicago och driver även ett bioteknikbolag vid sidan om. Russell har följt utvecklingen inom akademin i decennier.
”Moralen på universitetet är låg. Doktoranderna vet att de har dåliga chanser att få en fast tjänst eller forskningspengar”, berättar hon.
Livsvetenskaperna får forskningsmedel från nationella hälsoinstitutet NIH, vars budget i reella termer har sjunkit med 22 procent sedan 2003. Bara ett av tio forskningsförslag beviljas och Brenda Russell har märkt hur dessa lutar allt mer åt tillämpad forskning.
”Det handlar om skattebetalarnas uppfattning om vad de vill ha för sina pengar. De vill kunna bota olika sjukdomar”, säger hon, ”men detta tänkande är kortsiktigt”.
Varifrån nästa Nokia? Tendensen mot allt mer tillämpad forskning bekräftas av ett antal andra akademiker som Forum talat med. Det började för 10–20 år sedan, menar jordbruksekonomen Stephen Wu, som är biträdande professor på Purdue-Universitetet i delstaten Indiana.
Vid Chalmers Tekniska Högskola i Göteborg märks utvecklingen på att allt mer av forskningen är projektbaserad, berättar vd Stefan Bengtsson. Men projekten är vanligtvis inte fullfinansierade, utan forskarna tvingas ta av skolans basanslag för att täcka upp, vilket minskar medlen till grundforskning. Stefan Bengtsson ser en fara i en alltför kortsiktig tonvikt i studierna.
”Ingen kan veta vilken kunskap som kan bli viktig i framtiden”, säger han.
Big Data och artificiell intelligens. Vi återvänder till Pittsburg. Här har robotinstitutet sin hemvist och dekanen Andrew Moore, som återvänt till universitetet efter åtta år med att starta Googles Pittsburg-kontor, är tämligen obekymrad över grundforskningens tillstånd. Kanske har det att göra med att robotik som ämne är så pass outforskat att varje projekt involverar en stor portion basfrågor.
”Ta personen som gjorde den första självkörande bilen till exempel. Nu jobbar han på nästa milstolpe: scenariot att alla bilar är självkörande och man inte längre behöver några stopp-skyltar eftersom alla bilar kommunicerar med varandra. Att komma dit teknologiskt skulle involvera enorma framsteg inom artificiell intelligens mellan multipla objekt, och alltså kräva en stor mängd grundforskning”, förklarar Moore.
Han är en avslappnad 50-åring med snaggat hår, shorts och orangea sockor och en energi som minner om Silicon Valley. Trycker i sig en take away-sallad under vårt samtal och berättar att ”saker är extremt spännande både inom industrin och universiteten just nu”.
Han ser två stora utvecklingsområden. Dels handlar det om boomen inom Big Data och hur man med hjälp av artificiell intelligens nu börjar kunna göra modeller för att förstå världen baserat på dessa datamängder.
”Det handlar om städer, sjukdomar – nu kan datorer börja hjälpa oss att ta smarta beslut.”
Som exempel nämner Moore hur man kan förstå en gatuscen med hjälp av Big Data och förutspå hur fotgängare och trafiken kommer att röra sig. Dessa förutsägningar kan sedan byggas in i självkörande bilar. Den andra stora nöten att knäcka är manipulation.
”Att få en robot att lyfta en kaffekopp är svårare än att få den att köra 110 kilometer i timmen på motorvägen”, skrattar Moore.
För den som lyckas lurar säkerligen framtidens Uber och väntar.
Källa: National Science Foundations indikatorer för 2014, Uber, NYT, Joseph Stiglitz The Great Divide.
Läs hela artikeln i papperstidningen eller på pekplatta!
Hanna Sistek text
Mattias Lundblad foto
