Legszívesebben – meséli a Szertár podcastben – éjjeliőr volna vagy a könyvtárellátó munkatársa, mindkét esetben főállásban olvashatna. A világ megismeréséhez és megértéséhez gyerekként is számos irányból közelített. Az irodalom és a történelem érdekelte, de a természettudományokban is otthonosan mozgott, matematikaversenyeken ért el sikereket. Végül a felvételi eljárás akkori sajátosságai miatt inkább matekra jelentkezett. „Olyan felvételi tárgyat választottam, amit nem szubjektíven értékelnek, hogy biztosan ne vigyenek el katonának, mert a stílusom miatt két évet töltöttem volna magánzárkában. Amivel nem lett volna nagy bajom, ha adnak olvasni, de a katonaság nem erről híres” – mondja egy könyvespolc előtt ülve a dolgozószobájában, ahová három fiúgyermek basic mozgalmassága szüremlik be. Walesben, ahol – mint mondja – csütörtök esténként van nyitva a magyar könyvtár, mármint békeidőben.
Késői kibontakozás
Gergő 1993–2008 között informatika- és matematikatanári diplomát szerzett, fizikatanárként, ábrázológeometria-tanárként és szociológusként BSc szintet ért el. Hogy mi akart lenni valójában? „Tanárnak készültem, és az is lettem, neveléstudományokból doktoráltam. Mai szemmel látom, hogy ez csak egy azóta jobbára szertefoszlott düh volt a saját tanáraimmal szemben. Ma, a szakmai tudásom csúcsán állíthatom, de tízévesen is pont ugyanígy láttam, hogy a tanáraim többségének sajnos nem volt kellő tudása és tapasztalata ahhoz, hogy tudja, miként kell egy olyan, sajátos nevelési igényű emberrel bánni, mint amilyen én voltam. Legtöbben semmit nem tudtak velem kezdeni azon túl, hogy számonkérték a szépírást. A doktori képzésem tudott az első lenni, ahol végig színjelesen és százszázalékosan csináltam mindent, mert akkor végre nem a felszínemet értékelték. A gyerekkori nehézségeknek van családi háttere is nyilván, én például már akkor sem értettem, hogy ha valaki tegez, miért ne tegezhetném vissza? És ez hétévesen, az akkori iskolarendszerben okozott némi fennakadást” – mosolyog. Tisztában van vele, hogy a mai napig megosztja az embereket. Vannak, akik meglátják benne a jót, az érdekeset, és ezt nagyon értékelik, és vannak, akik megpukkadnak a sajátosan közvetlen stílusától.
Már az egyetemen is sokat tanított, vezette a kutatócsoportját, és sok pozitív visszajelzést kapott, amire büszke. Nem is volt más elvárása a világgal szemben. Tanított egy alternatív iskolában, a gödöllői Waldorfban, ahol a többségtől eltérő gyerekeknek is jól lehetett segíteni abban, hogy megtalálják magukat és kibontakozzanak. Aztán „alapított egy startupot, majd exitelt belőle”. Aztán kapott egy megkeresést a neveléstudományi PhD-fokozatának és tanári diplomáinak köszönhetően Walesbe, ahol az első Waldorf gimnáziumot alapították éppen, és a legnagyobb osztályhoz kerestek osztálykísérőt. Gödöllőn az első érettségiző osztályban töltötte be ezt a szerepet. Sok mindent csinált már itthon, írt könyveket, alapított könyvkiadót Underground néven. Öt éve elgondolkodott, mit csináljon. „Éppen jött a harmadik gyerek. Albérletben éltünk. Azt gondoltam, hogy ha a fejem tetejére állok, akkor sem fogok tudni Magyarországon számomra vonzó egzisztenciát teremteni, az érvényesülést lehetővé tevő multik világa pedig nagyon nem nekem való.” Így kötött ki végül öt éve Walesben a család, és igazán jól sikerült a beilleszkedés. „Nagy-Britannia teljesen más kultúrkör. A nagyfiam diák-önkormányzati elnök, és szavazata van az igazgatóválasztáson. A diákoknak iskolai feladat, hogy írjanak az önkormányzatnak, mi nem tetszik nekik, például szeretnének zebrát a közért elé is, vagy szelektív kukát valahová. És írnak, és megtapasztalják, hogy az önkormányzat veretes, brit udvariassággal válaszol, sőt gyakran cselekszik. Ez nekem nagyon tetszik."
Tiszta adat a kincs
Negyvenévesen tudott az életében először anyagilag stabilizálódni. Ráadásul Walesben az élet számos területe, talán csak a szolgáltatások kivételével olcsóbb, mint Magyarországon. Közben az egyik régi kutatására épülő startup cég kikerült az Egyesült Királyságba, és ebben kinőtt egy olyan szerepkör, amihez ő kellett, így örömmel tért vissza a cégbe kutatásvezetőnek, ahol már társalapítóként korábban is aktív volt. A sokoldalúságának köszönheti, hogy az egykori egyetemi projekt során felgyűlt tudásból kinőtt, mozgáselemzéssel foglalkozó Cursor Insight nevű fejlesztőcégben köze van a legtöbb folyamathoz. Negyedik éve csinálja, és szakmailag ez élete egyik csúcspontja: matematika, mozgáselemzés és programozás együtt. „Szót értek a grafikussal, a programozóval, a kísérletvezetővel, a neurológussal. Értem mindegyiknek a problémáját. Nem vagyok jó programozó, se kiemelkedő matematikus, nálam sokkal jobbakkal dolgoztam már együtt, és igazából nincs semmi olyan, amiben ne lenne valaki jobb nálam, viszont széles spektrumban átlátok minden folyamatot, ez az erősségem” – meséli Gergő.
A Cursor Insight fő tevékenysége a mozgáselemzés, ezen belül a – kézügyességként ismert – finommotoros koordináció gépi tanulásához kötődik. De mire is jó mindez? A klasszikus és piacképes kutatások az aláírás-hitelesítésről szólnak, a londoni székhelyű cégnek ez a legjövedelmezőbb tevékenysége. A kézjegy mintázata, a toll dőlésszöge, a vonalak erőssége alapján meghatározható, hogy kié az adott szignó. Ez a tudás a bankszektorban nagy érték, és a cég tud valamit, hiszen a cég a mozgáselemző algoritmusával megnyerte például a Német Mesterséges Intelligencia Kutatóközpont által szervezett aláírás-hitelesítő versenyt.
A történet a számítógépes egérmozgatás megfigyelésével kezdődött. Más jegyek jellemzőek a gyerekekre és más az idősekre, más a férfiakra és más a nőkre. Ez a felismerés érdekelheti a marketingszakmát is, hiszen még pontosabb célzást tesz lehetővé a reklámokkal. Viszont minden ilyen kutatáshoz rengeteg tiszta adat kell, amiből a számítógép később eredményre képes jutni. Gergő azt mondja, az egész világ úgy mozdul, hogy az AI (mesterséges intelligencia) ma már kisebb érték, mint maga az adat. A tiszta adat óriási kincs. A munka legnehezebb része ezért az, hogy legyen tiszta adat, vagy egyáltalán adat. Ezért megy jól a szekere a Google-nek, mert milliárdnyi footprint – „emberiböngészés-lábnyom” – van a birtokában.
„A kutatás dögletesen unalmas tud lenni. Semmihez nem hasonlíthatóan monoton, amikor egy tízezer aláírásból álló adatbázist kell végigtisztítani. Ha viszont elkészül, akkor őrületesen izgalmas dolgok történnek. A Cursor Insightnál olyan területen mozgunk, ahol évekkel előzünk meg mindenkit. Néhányan ugyan a sarkunkban vannak, két-három évvel mögöttünk, de eltart egy darabig, amíg utolérnek. Meg hát mi is iparkodunk. Állati izgalmas olyan szakterületen otthonosan mozogni, ahol a szakirodalomban éppen arról vitatkoznak, hogy inkább A vagy inkább B, és én már évek óta pontosan tudom a választ. Mert van olyan adatom, olyan matekom, olyan csapatom és olyan algoritmusom. Nagy a kísértés, hogy eláruljam nekik, de az üzlet, az üzlet” – mondja Gergő.
Az értékért fizetni fognak
A mozgásmintázatok gépi tanulása számos területen használható. A katonai és repülésbiztonsági befektetőket érdekelheti a drónok és madarak mozgása közötti különbség. Kutatták már ezt is, solymászokkal álltak a szántóföldön, hogy adatot nyerjenek a madármozgásról, részsikereket értek el. Érdekes alkalmazás lehet a tehenészetek megfigyelése gépi látással: a vemhes szarvasmarháknak egy kritikusan elhúzódó ellés esetén más a farokmozgása, így az állatorvost éppen kellő időben lehetne hívni. Sok pénzt ígérő munka lehetne a lovak mozgásának a tanulmányozása, hiszen a gép jó tippeket adhatna a lovik tippelőinek a versenyzők aktuális állapotáról.
„A világjobbítás és a biznisz képesek együttműködni. Ha valaki értéket teremt, azért valaki idővel fizetni akar. A pénzteremtésben nem látok fantáziát, nem tesz boldoggá, ezért nem foglalkoznék lóversennyel. Hogy ki és miként csatornázza be az értékteremtést, az az ügyvezető dolga, és hála az égnek, nem nekem kell annak lennem, így foglalkozhatok a kutatási értékteremtéssel” – magyaráz a kutatási igazgató.
