Munkába állt az okos gép

Mit csinál a mesterséges intelligencia és a folyamatautomatizálás a munkahelyen?

man-vs-robotSokat hallunk a mesterséges intelligenciáról, jót is, rosszat is, biztatót is, aggasztót és fenyegetőt is. Az biztos, hogy a robotok és a mesterséges intelligencia terjedő alkalmazása meg fogja változtatni az életünket, de a hatásairól nagyon eltérő, sőt ellentétes véleményük van a szakértőknek. Én nem vagyok szakértő, ezért meg engedhetem magamnak azt a luxust, hogy magammal se értsek egyet.

A sok ellentétes vélemény mind a múlt példáin alapszik, csak éppen más és más módon alkalmazzák a történelmet a jövőre.

A mesterséges intelligencia bizonyos, nagyon korlátozott gyakorlati megvalósításai több évtizede léteznek már, de az utóbbi években hirtelen megsokszorozódott a számuk. Ehhez a számítási teljesítmény, a tárolási kapacitás és a hálózati sebességek növekedése is szükséges volt.

Mi mindent nevezünk manapság mesterséges intelligenciának? Elég sok mindent! A gyorsan keletkező, gyakran változó és óriási mennyiségű adatok villámgyors elemzése és annak alapján döntési javaslatok készítése az egyik ilyen terület. Itt valójában “csak” arról van szó, hogy az embernél sokkal-sokkal gyorsabban tudja a gép az információt feldolgozni, sőt olyan sok és sokrétű információval is megbirkózik, amire az ember sose lenne képes. Ezt még nem nevezném igazi intelligenciának, de nagy segítséget jelent az élet sok területén.

Ha a gép már tanulni is képes, akkor már közeledünk az intelligenciához. Mit jelent az, hogy tanulni képes? Nem mondjuk meg neki (programozzuk bele) az elvégzendő munka lépéseit, hanem megmutatjuk neki. Amikor a pénzügyi osztályon végzendő munkát veszi át, pontosan ez történik. A gép megfigyeli, hogy az emberek mit csinálnak a számlákkal, banki utalásokkal, hogyan készítenek kimutatásokat, és utánozza őket. A szokásos, ismétlődő feladatokat gyorsan elsajátítja, a szokatlan, kivételes esetekben a humán kollégákhoz fordul. Azután apránként azokat a helyzeteket is megtanulja kezelni. Van más módszer is. Jutalmazással is lehet tanítani a gépet. Kap megoldandó feladatokat, hozzájuk alapvető szabályokat, majd megoldja őket, és dicséretet kap, amikor sikeres. Így lehet olyan tevékenységekre megtanítani, amiket nem tudunk algoritmusokkal lépésről lépésre leírni. A GO játékot, ami a sakknál sokkal bonyolultabb, úgy tanulja meg a gép, hogy akár milliárdnyi játszmát is lejátszik saját maga ellen. A végén olyan ügyes lesz, hogy a világ legjobb bajnokait is legyőzi.

Mit jelent a tanulni képes gép megjelenése a munkaerő, az emberi munka számára? Azon a fázison már túl vagyunk, amikor az egyszerű, ismétlődő fizikai munka egy részét átveszi a gyári összeszerelő robot. Itt egészen másféle munkákról van szó. Egy oxfordi kutató (Shelly Palmer) szerint ez lesz az első 5 munkakör, amit teljes egészében el tudnak majd végezni a gépek (két évtizeden belül):

  • Középvezető
  • Eladó, kereskedő (commodity)
  • Jelentésíró, sportriporter, pénzügyi újságíró
  • Könyvelő
  • Orvos

Meglepetés? A harmadik és főleg a negyedik nem igazi meglepetés, a többin lehet csodálkozni (a cikkben vannak részletek és magyarázatok). Nem tudom, hogy igaza van-e, majd meglátjuk.

A közelmúlt statisztikái azt mutatják, hogy a “középen” elhelyezkedő munkakörök vannak a legnagyobb veszélyben. A szakmunkásokat erősebben érinti a gépesítés, mint a segédmunkásokat. Az egyszerűbb irodai munkák jelentős részét is el tudják végezni a gépek. A nagy tudást vagy ráadásul kreativitást igénylő tevékenységek megmaradnak nekünk. Az előrejelzések szerint ez a tendencia folytatódik a következő években, bár ezzel kapcsolatban kezdenek kétségeim lenni a legújabb fejlemények tükrében.

Az várható, hogy nem teljes munkakörök kerülnek a gépek kezébe, hanem inkább csak azok bizonyos részei, így kevesebb emberi munkaerő kell majd, de valamennyire még egy ideig szükség lesz (amíg a robot nem tudja 100%-osan átvenni a munkánkat).

Több területen láthatunk valódi, működő példákat “fehér galléros” munkák gépesítésére, és vannak komoly elemzéseken alakuló előrejelzések is. Mik ezek a területek? Jogi tanácsadás és beadványok elkészítése, szerződések kockázatelemzése, releváns bizonyítékok kiválogatása, egészségügyi alapellátás, orvosi diagnózis- és terápiajavaslat, kórházi sürgősségi osztályon első szintű döntések meghozatala (triage). Tapasztalatok és tudományos kutatások is alátámasztják azt, hogy a gép ezeken a területeken is képes lehet a legjobb szakemberekkel azonos minőségű munkát végezni – csak éppen sokkal gyorsabban.

Van egy olyan formája a gépek alkalmazásának, amit nem neveznék mesterséges intelligenciának, inkább szellemi betanított munka. Ez az RPA (robotic process automation, folyamatautomatizálás robotokkal), vagyis az a megoldás, amikor a robot (esetleg egy kis mesterséges intelligenciával megspékelve) átveszi az emberek helyét, de úgy, hogy közben nem kell megváltoztatni a vállalati folyamatokat. Ebben az a nagyszerű, hogy a bevezetése egyszerű, akár részlegesen is be lehet vezetni, vagyis ember és robot végezheti egymás mellett ugyanazt a tevékenységet. A “robot” (aminek nincs teste, hanem csak egy szoftver) ugyanaz előtt a képernyő előtt “ül”, ugyanazokat a mezőket olvassa és írja, ugyanazokra a gombokra bök az egérrel, mint a humán ügyintéző.

Az RPA már évek óta használatban van (és sikeres) bankokban és biztosítóknál (magyarországi példa az Allianz). Rengeteg munkaerőt tudnak felszabadítani érdekesebb, alkotó munkára. A jó tapasztalatok következtében sok új projekt is indul az RPA bevezetésére. Amikor megnéztem, az “RPA project manager” keresés 680 eredményt adott (csak Észak-Amerikában) a glassdoor platformon. (Egyes európai országokat is megnéztem, országonként valamivel húsz alatti találat volt.)

Ez a cikk jelentős mértékben azon a kutató munkámon alapszik, amit a 22. Projektmenedzsment Fórumra készülve végeztem 2019 elején, és erősen hasonlít a konferencia kiadványában megjelent írásomra, annak első harmadára.

A témát a jövő héten azzal folytatom, hogy mi lehet a szerepe az “okos” gépnek a projektekben.

Pontos célzás

Pontos célzás a mezőgazdaságban – és nem a krumplit kitúró vaddisznóra.

Burial chamber of Sennedjem

A múlt héten előhoztam a 3D nyomtatóban készült vacsorát, és sikerült néhány olvasómat megijesztenem vele. Úgy gondolom, hogy nem a nyomtatóktól kell félni, mert azokban (egyelőre) ugyanazokat az élelmiszereket használják, amiket a serpenyőbe is teszünk. Ha valami aggodalomra adhat okot, az a mezőgazdaság mai működése. A növények és az állatok csak azokat a tápanyagokat kapják meg, amik az életben maradásukhoz és a gyorsan elérendő nagy tömegükhöz kellenek, és a vegyszerezés és gyógyszerezés is erre szolgál – így a végső fogyasztó se kaphat jobbat.

Miért hozom ezt most elő? Eddig itt nem írtam az egészséges élelmiszerről – nem mintha nem foglalkoztatna a dolog, de nem vág bele a blogom témájába. Ahogy egyre többet gondolkozom rajta, rájöttem, hogy bizony mégis! A „precíziós mezőgazdaság”, ha nem is garantálja, de megadja a lehetőségét annak, hogy gazdaságosan állítsanak elő egészségeset és finomat a gazdák és a nagyüzemek. Hogyan?

Vegyük sorra az ismert példákat, a már létező és a tervezett vagy lehetséges megoldásokat! Három hónapja mutattam a salátaegyelő gépet. Akkor arról volt szó, hogy hány ember hány napi munkáját végzi el sokkal gyorsabban és pontosabban, de nem csak ez a változás! Az ügyes gép pontosan tud egy csepp mérget adni a gyomnak és egy csepp tápanyagot a salátának. A kevesebb méreg nagyon jó nekünk és a salátának is, hiszen arra nem is kerül (csak a talaj közvetítésével kaphat esetleg belőle). Így nem kell génmódosított, a mérget jól toleráló növényeket megennünk – szerintem ez nagyon jó hír!

Nem csak a kevesebb méregnek, hanem a kevesebb tápanyagnak is lehet örülni! Miért? Elsőként az jutott eszembe, hogy kevesebbe kerül a gazdának, ezért olcsóbban tudja előállítani a növényt. Jó ez nekünk? Jó, mert olcsóbb lehet a boltban is. De nem csak ezért jó: ha nem az ár csökken, hanem a gazda haszna nő, többet tud beruházásra fordítani, sőt akár jobb minőségű, kiegyensúlyozott, a növény egészséges fejlődését segítő tápanyagokat is tud adni neki. Ez végül nekünk lesz jó! Sőt, az is nekünk lesz előnyös, ha a jobb minőségű termék versenyképes lesz a piacon, nem tudja a silány kiszorítani.

Túl optimista vagyok? Talán tényleg az vagyok, de hiszek abban, hogy a világ a jót és a becsületest díjazza.

Mi mást láttunk eddig? Tehenekkel kapcsolatban láttam két érdekes megoldást, vagy inkább szolgáltatást, és mindkettő a szaporulattal kapcsolatos – a kezdetével és a végével. Röviden összefoglalva: a megtermékenyítés ideális idejét figyeli az egyik, az ellés előtt szól a másik. (A háziasított állatok már a szaporodásban is teljesen az emberre vannak utalva, maguktól nem megy nekik.) Azért írtam, hogy szolgáltatás, mert az internetre kötött eszközök (IoT), a nagy-nagy számítási felhő és egy kis tudomány így együtt áll a gazdák rendelkezésére – nekik maguknak csak abba a kis ketyerébe kell befektetniük, ami a tehén farkára vagy lábára kerül, és telefonon vagy táblagépen szólnak nekik, amikor itt az idő.

Jó ez nekünk? Nagyon! Miért? Nem csak azért, mert jobb lesz a szaporulat, kevesebb lesz az elhullás, és így boldogabb a gazda. Szerintem nagyon fontos, hogy a hagyományos hústermelés gazdaságos legyen, mert különben csak a laborban előállított mesterséges hús marad nekünk. (Amikor ez még utópia volt Szathmári Sándor Kazohiniájában, nem féltem tőle, de most már aggaszt a térnyerése.)

Miből áll össze ez a „precíziós mezőgazdaság” (precision agriculture, precision farming)? Néhány példa arra, hogy milyen eszközöket lehet használni:

  • az előbb említett salátaegyelő gép kamerája mögött egy alakfelismerő szoftver segít a saláta és a gyom megkülönböztetésében,
  • a tehén lábára erősített eszköz a toporgást méri, ezt elemzi a szoftver, ebből lehet tudni, hogy mikor fogan meg legjobban a tehén,
  • a tehén farkára erősített eszköz a csóválást méri, ezt elemzi a szoftver, ebből lehet tudni, hogy mikor várható az ellés (így nem kell éjszakákat a tehén mellett töltenie a gazdának),
  • a gépekre helymeghatározó (GPS) kerül, ami a digitális térképpel összekötve irányítja és vezeti is a gépet,
  • cseppenként lehet adagolni a vegyszert, tápszert és az öntözővizet,
  • drón figyeli a növények kelését, a kártevőket, a növények nedvességtartalmát, az érésüket (és képfeldolgozó, elemző szoftverek vannak a háttérben),
  • szenzorok mérik a talaj hőmérsékletét, nedvességtartalmát, a tápanyagok mennyiségét,
  • szenzorok egyedileg mérik a növények állapotát – ebből testre szabottan lehet vizet és tápanyagot adni nekik (a csepegtető rendszerrel),
  • a közeli és a távolabbi környezet időjárási adatait begyűjtve és elemezve konkrét, az adott helyre érvényes előrejelzést lehet adni – ebből öntözést, műtrágyázást vagy betakarítást lehet tervezni.

Milyen technológia van még a háttérben?

  • A dolgok internete (IoT), vagyis rengeteg cucc, amit hálózatba kötünk. Ezek általában egy-egy dolog mérésére alkalmas eszközök.
  • Kell többféle kommunikációs technológia: hagyományos mobiltelefon, alacsony fogyasztású és kis sávszélességet igénylő eszközök (állatokra, növényekre, talajba).
  • Kell a nagy-nagy számítási felhő, és benne okos szoftverek, amik elemeznek, jósolnak és segítik a gazdák döntéseit. Ezeket nem veheti meg mindenki magának, közösen kell használni.
  • A „jósláshoz” rengeteg régi adat, jó modellek és mesterséges intelligencia kell. Ezek forrása is a felhő lehet, otthon senkinek sincsenek meg ezek.

Mi van, ha ez a sok műszaki cucc nem áll rendelkezésünkre? Nem lehet véletlen, hogy egy brazil IBM-es mérnöktől származik ez az idézet: „A farmer could take a picture of a crop with his phone and upload it to a database where an expert could assess the maturity of the crop based on its coloring and other properties. People could provide their own reading on temperature and humidity and be a substitute for sensor data if none is available.” Így is el lehet jutni a precíziós mezőgazdaság alapjaihoz, és nem kellenek extra dolgok hozzá.

Mi lehet a precíziós mezőgazdaság optimális eredménye?

  • Elegendő és jó minőségű táplálék a Föld gyorsan növő lakosságának.
  • Az éghajlatváltozáshoz való jobb alkalmazkodás.
  • Kevésbé teszi tönkre és pusztítja a talajt, a vizeket, a rovarokat, a madarakat és általában az életünkhöz szükséges környezetet.
  • Javítja a kisebb gazdaságok versenyképességét.
  • Érdekes új feladatokat és munkát ad sok embernek.

Mi kell mindehhez? Legfőképp rendes, értelmes, tisztességes emberek!

 

 

Harcostársak

“Két pálmaszál, vállvetve az eget hordozni termett” – ezek vagyunk együtt, ember és robot?

Az idézet forrása: Madách Imre Mózes c. tragédiája

A múlt héten a robotika és a mesterséges intelligencia alapelveiről, törvényeiről írtam, Asimov egyszerű (vagy – mint kiderült – talán mégsem olyan egyszerű) három (később négy) törvényétől a mesterséges intelligencia idén megalkotott 23 alapelvéig.

Amikről Asimov írt, azok az események még valahol a távoli jövőben vannak, de a mesterséges intelligencia már itt van, egyre inkább része az életünknek, beleszól, átalakítja, esetleg lerombolja.  Míg Asimov úgy találta ki a robotokat, hogy a pozitron agyukból, annak megsemmisítése nélkül, lehetetlen kivenni a három törvényt, amik megakadályozzák, hogy kárt okozzanak és ellenszegüljenek az embernek, az idei 23 alapelvet nem lenne nehéz kivenni a mesterséges „agyakból”, ha egyáltalán bennük lennének.

Mennyire aggódjunk? Kiknek van ma hozzáférésük azokhoz a technológiákhoz és ahhoz a rengeteg pénzhez, ami a mesterséges intelligencia megalkotásához és használatához kellenek? Azt gondolhatnánk, hogy keveseknek, szinte senkinek. Ez pillanatnyilag valóban így látszik, de már ma sem egészen igaz. A Watson lényegében mindenki számára hozzáférhető, a tudása és az elemzési képessége felhasználható távolról is (a felhőn keresztül). Hamarosan más gyártók is megjelennek, talán még erősebb és gyorsabb megoldásokkal. Amit ember megalkot, azt másik ember meg fogja szerezni, élni fog vele, vissza fog vele élni. Ne számítsunk biztonságra, mert az nem létezik. Elég csak arra gondolni, hogy az amerikai titkosszolgálatok internetes támadó eszközeit is széles körben használják a terroristák.

Evezzünk békésebb vizekre! Hosszú ideje és sok helyen lehet arról olvasni, hogy milyen fajta munkákat vesz el az embertől a gépesítés, az automatizálás, a robotok és a mesterséges intelligencia. Az előbbiek tulajdonképpen azt a sort folytatják, amit az ipari forradalom gépei kezdtek el – a fizikai munkából végeznek el egyre többet a gépek, és egyre kevesebb marad az embernek. Hadd korrigáljak! A gépek semmit se vesznek el – a gépeket üzembe állító cégek döntenek úgy, hogy ezentúl nem ember végzi azt a munkát. Miért? Ez a kapitalizmus törvénye. Ha valamit meg lehet csinálni gyorsabban, olcsóbban, pontosabban, akkor használni kell az új technikát. Nincs ebben semmi meglepő!

Milyen munkák kerülnek robotok kezébe, amikor ellátjuk őket mesterséges intelligenciával? Nemrég olvastam ezt a listát egy oxfordi kutató tollából, ami elsőre meglepő lehet:

  • Középvezető
  • Eladó, kereskedő (commodity)
  • Jelentésíró, sportriporter, pénzügyi újságíró
  • Könyvelő
  • Orvos

Szerinte ez az első 5 munkakör, amit átvesznek a robotok. Meglepetés? A harmadik és főleg a negyedik nem igazi meglepetés, a többin lehet csodálkozni (a cikkben vannak részletek és magyarázatok). Nem tudom, hogy igaza van-e, majd meglátjuk. Azt is mondja, hogy két évtizeden belül a mai munkahelyek 47%-a tűnik el ennek a folyamatnak a következtében az USA-ban.

Több példa és mélyebb elemzés található az NJSZT novemberi konferenciájáról írt egyik cikkemben. Gondolkodom, tehát…?

Fontos, hogy a mai munkahelyekről van szó, hiszen újfajta munkák jönnek közben létre. Itt egy lista arról, hogy a Gartner szerint az olajiparban milyen új tevékenységeket végeznek majd az emberek a digitális világban:

  • Digitális technológia és megoldások feltalálása, fejlesztése
  • A robotok és az automatizálás kockázatainak csökkentése
  • Online támadások elleni védelem
  • Az új szellemi termékek menedzselése
  • Az üzlet átszervezése

Ha összevetjük a két listát, mit látunk? Vajon az oxfordi kutató szerint munka nélkül maradó emberek mind el tudnak helyezkedni ezekben az új munkakörökben? Talán… Annak van esélye, aki képzett és alkalmazkodóképes is egyszerre.

Egy ígéretes (vagy aggasztó, attól függően, hogy honnan nézzük) fejlemény az RPA (robotic process automation), vagyis az a megoldás, amikor a robot (egy kis mesterséges intelligenciával megspékelve) átveszi az emberek helyét, de úgy hogy közben nem kell megváltoztatni a vállalati folyamatokat. Ebben az a nagyszerű, hogy a bevezetése egyszerű, akár részlegesen is be lehet vezetni, vagyis ember és robot végezheti egymás mellett ugyanazt a tevékenységet. További részletek: Felhő, kütyük, okosság.

Eszébe jutott erről valakinek az a csodálatos lehetőség, hogy objektíven lehet majd összehasonlítani az ember és a robot teljesítményét és a munkájuk minőségét? Ki győz majd? Ki marad?

Nos, itt még nincs vége! Az RPA után a következő lépés az IPA (intelligent process automation). Olyan szépet ír róla a McKinsey, hogy nem tudom nem ide másolni:

In essence, IPA “takes the robot out of the human.” At its core, IPA is an emerging set of new technologies that combines fundamental process redesign with robotic process automation and machine learning. It is a suite of business-process improvements and next-generation tools that assists the knowledge worker by removing repetitive, replicable, and routine tasks. And it can radically improve customer journeys by simplifying interactions and speeding up processes.

Segít az embernek, megszabadítja a robottól, az ismétlődő, egyforma tevékenységektől. Itt van még a következő mondat, ami a fejlődést vetíti előre:

IPA mimics activities carried out by humans and, over time, learns to do them even better.

Magyarra fordítva: megtanulja az embertől az általa végzett tevékenységet, majd megtanulja jobban (és gyorsabban) elvégezni. Nem állom meg, leírom, ami erről eszembe jutott. Volt kollégáim azt kapták utolsó feladatuknak, hogy néhány hónap alatt tanítsák be az utódaikat, akik olcsóbban végzik el a munkájukat. Sokan tényleg hősiesen, sok extra erőfeszítéssel és rengeteg többletmunkával meg is tették ezt. Ezek az utódaik már az IPA robotokat fogják betanítani a munkaviszonyuk megszűnése előtt?

Mik a kilátások? Az előbb említett cikk egyik példája szerint az RPA bevezetésével (ami egy kis szelete az IPA-nak) egy nagy biztosító az egyik területen 81%-kal tudta csökkenteni a munkaerő-szükségletet. Persze, ez nem azt jelenti, hogy elküldtek ennyi embert, csak más munkakörbe kerültek.

Legközelebb azzal folytatom, hogy mit tud még ez az IPA, mit ad nekünk (dolgozóknak, munkáltatóknak, és a vevőknek, ügyfeleknek). Már amennyi eddig látszik belőle…

Folytatás: Kell a gép?

Mesterségesen etikus

Mesterségesen etikus és humánus intelligencia. Ez a nagy közös cél. Megvalósul?

Tegnap én voltam az egyik fogás a Hitachi Data Systems üzleti reggelijén, és jó kedvvel, jó étvággyal fogyasztottak a jelenlévők. Szuper társaság jött össze, és inkább beszélgetés, mint előadás volt ez a másfél óra. Úgy láttam, hogy mindenkit érdekelt a téma, az „összekapcsolt mindenség”. Engem is arra ihletett, hogy – az ott megbeszéltekre is támaszkodva – részletesen kifejtsem egy-egy szegletét.

Blogom rendszeres olvasóim és azok, akik figyelik rövidebb írásaimat már tudják, hogy több mint egy éve elkezdtem beleásni magamat a számítási felhő, az internetre kapcsolt eszközök (IoT) és a mesterséges intelligencia egymással való kapcsolatába. Bár nem mindig világos és egyértelmű, hogy mit is értünk ezeken a fogalmakon, nagyjából sejtjük.

A három terület összekapcsolódására már sok példát láttunk, például az autózás, a logisztika és az egészségügy területén. A jövőt ebben a témában sem könnyű megjósolni, de a hivatásos jósok között nagy az egyetértés abban, hogy jelentős fejlemények vannak előttünk, és nem valami távoli jövőben, hanem idén és egy-két éven belül. Nem olyan nagy csoda egy ilyen jóslat, hiszen már elkezdtek megtörténni a jó és a rossz dolgok is. Az útjainkon futnak önmagukat vezető autók, az orvosi diagnosztikában és a gyógyításban is használják a „gondolkodó” gépet és a sok-sok „okos” kütyüt, az informatikai tevékenységek közül rengeteget automatizáltak már, a könyvelésben és a könyvvizsgálatban is egyre terjednek az ilyen megoldások, és megjelentek az emberekkel kommunikáló robotok is.

Ha már robotok: Asimov megalkotta a robotika három törvényét:

  1. A robotnak nem szabad kárt okoznia emberi lényben, vagy tétlenül tűrnie, hogy emberi lény bármilyen kárt szenvedjen.
  2. A robot engedelmeskedni tartozik az emberi lények utasításainak, kivéve, ha ezek az utasítások az első törvény előírásaiba ütköznének.
  3. A robot tartozik saját védelméről gondoskodni, amennyiben ez nem ütközik az első vagy második törvény bármelyikének előírásaiba.

Ha alaposan belegondolunk, már az első törvény is nehéz értelmezési feladatot ad egy robotnak (egy embernek is), de később kiderült, hogy nem is elégséges, mert nem csak az egyes emberre, hanem az emberiségre is gondolni kell. Ezért egészítette ki R. Daneel Olivaw egy nulladik törvénnyel a listát:

0. A robotnak nem szabad kárt okoznia az emberiségben, vagy tétlenül tűrnie, hogy az emberiség bármilyen kárt szenvedjen.

A többi törvényt kiegészítette a nulladik megsértésének tilalmával is. Na, ezt még nehezebb értelmezni, volt robot, amelyiknek az agya le is olvadt miközben a feladat megoldásával küzdött. Olivaw végül tudta értelmezni és alkalmazni ezt az új törvényt, ami miatt kárt is kellett okoznia emberben. (Ő robot volt, de felül tudott emelkedni robot mivoltán az emberiség érdekében.)

Ez „csak” fantasztikus irodalom, de mi van a valóságban? Az eddig megalkotott robotokban, intelligens gépekben vannak ilyen törvények? Rakott beléjük ilyesmit valaki? Ha igen, ki hozta meg a döntést? Lehet olvasni etikai tanácsokról, de egyelőre nem sokat tudunk a működésükről és a döntéseikről (ha voltak olyanok). Közérdeklődésre tarthat számot a Google, hiszen az egyik legnagyobb játékos. Amikor három éve megvette a DeepMind céget, a megállapodás része volt egy ilyen szervezet felállítása, de még ma sem tudjuk, hogy kik a tagjai és csinált-e már valamit. Majd megtudjuk, amikor itt lesz az ideje… Más cégek nyitottabbak, de nem találtam sok konkrétumot.

Azokban az „intelligens” rendszerekben, amikről tudunk, még nincs sok valódi döntés a gép kezében, inkább csak elemzi a lehetőségeket, és a saját véleményével együtt felajánlja a döntést hozó embernek. Persze, az emberi történelemből tudjuk, hogy a szakértők rendszeresen megvezetik a döntéshozókat, így ebben az esetben sem zárhatjuk ki a lehetőséget.

A valódi döntéseket hozó rendszerekre való felkészülés ideje mégis eljött már, és sok okos ember össze is ült januárban, hogy megalkossa a mesterséges intelligencia alapelveit. Nem sikerült nekik az asimovihoz hasonló három-négy pontból álló listát készíteniük, de 23 pontba bele tudtak mindent foglalni, amit fontosnak tartottak. Elolvastam és igyekeztem megérteni az általuk megfogalmazott alapelveket, és egyet tudok érteni velük. Azonban úgy érzem, hogy ez csak óhajok listája, és rengeteg akadálya van annak, hogy teljesüljenek. Egy részükkel „csak” az a baj, hogy még soha, semmilyen technikai fejlesztés esetében nem teljesültek, és – ahogy én látom – a kapitalizmus körülményei között nem is teljesülhetnek. (Arról fogalmam sincs, hogy más társadalmi rendszerben teljesülhetnek-e.)

Mik ezek?

Az első öt pont a kutatás alapelveit szögezi le, közöttük olyanokat, mint a gazdasági, jogi, etikai és társadalomtudományi kutatások finanszírozását; együttműködést, bizalmat és átláthatóságot a kutatásban és a fejlesztésben; a biztonsági szabványok betartását a fejlesztési verseny során. Látott már valaki olyan műszaki fejlesztést, ahol ezeket betartották? Be lehet ezeket tartani?

A többiek hasonlóak, pl.: a jogi döntésekben részt vevő önálló rendszerek adjanak megfelelő és emberek által ellenőrizhető magyarázatot a döntésükre. Ez tényleg jól hangzik, de az egy pillanat alatt meghozott döntést vajon hány ember, hány hétig fogja elemezni, és megérti-e majd? Emlékezzünk arra, hogy a GO játék bajnoka nem értette meg az ellene játszó gép lépését! Az egy primitív masina volt a jövő önállóan gondolkodó és ítéletet hozó robotjához képest.

Hogy értsük azt, hogy az önálló gépnek a céljai és a viselkedése legyenek összhangban az emberi értékekkel? Ki definiálja az „emberi értékeket”? Kinek az értékrendje számít?

Azt írják elő, hogy az egész emberiség javára kell fordítani az előálló eredményeket, és a lehető legtöbb ember előnyére. Igen, valóban így kellene lennie! Hol van az a társadalmi-gazdasági rendszer, amiben bármit is az egész emberiség javára fordítottak?

Az sem lényegtelen kérdés, hogy mi a hierarchia a 23 alapelv között. Ha ütközés van, melyik erősebb? Ez egyáltalán nem lényegtelen kérdés! Már az eredeti három törvény esetében is óriási különbséget okoz a sorrendjük megváltoztatása.

Az a helyzet, hogy nem valami távoli jövőről beszélünk – a mesterséges intelligencia már most történik. Ahogy fent írtam, még csak döntés-előkészítést végez, de abban is nagy hatalom rejlik. Mi fogja vissza a fejlesztők (egy megtévedt fejlesztő) vagy a hekkerek kezét, amikor óriási hatalomhoz és pénzhez juthatnak a döntések befolyásolásával?

Mennyire közeli ez a jövő? Az IDC szerint 2019-re minden internetre kötött (IoT) eszköz mesterséges intelligenciával dolgozik majd. Minden, azaz 100%! Mik lesznek a legnagyobb területek? Orvosi diagnózis és kezelés, minőségmenedzsment a gyárakban. Mindkettőben óriási lehetőségek vannak hatalom és pénz vonatkozásában!

Ahogy ezeket írom, magamban azon töprengek, hogy mit látok rosszul. Tényleg reménytelen ezeknek az elveknek a betartása, vagy valamit nagyon elnéztem? Segítsen ki valaki!

Felhő, kütyük, okosság

Beborít mindent az okos felhő. Ma még ritkás a felhő és szerényen viselkedik, de ez nem sokáig lesz így…

Amikor három új technológia összefog majd, nagy dolgok jönnek létre. Mi ez a három dolog?

  1. Felhő, számítási felhő, „cloud”
  2. Internetre kapcsolt dolgok, dolgok internete, IoT
  3. Mesterséges intelligencia, okos gépek, cognitive computing
R. Daneel Olivaw

R. Daneel Olivaw

Erről a három jelenségről mindenki hallott már, jót, rosszat, ezt vagy azt. Többnyire gondolunk is róluk valamit, sokféle meghatározása van mindegyiknek, és néha viták is vannak arról, hogy mit jelentenek, új jelenségek-e egyáltalán. Egy gyors összefoglalásnak érdemes teret adni mielőtt belefogok abba, amit valójában mondani akarok. Miről lesz majd szó? Ennek a három „valaminek” az összekapcsolódása, együttműködése.

A számítási felhő sok különböző jelentéssel bír. Korombeli emberek megélték azt, amikor megjelent ez az elnevezés, és úgy éreztük, hogy mi már egy ideje valami ilyesmit csinálunk, csak éppen nem neveztük ezen a néven. Ma már mindenki használja a nyilvános felhőt a magánéletében, és legtöbben a munkájukban is. Mire is használjuk? Levelezés, naptár, közösségi hálók, kérdőívek, szavazások, publikálás, olvasás, képek és videók közzététele, film és zene letöltése, sport, egészség. Nem teljes a lista… Abban a témában, amiről most lesz szó, a nyilvános felhőnek az a tulajdonsága fontos, hogy olyan számítási kapacitást vagy informatikai képességet használhatunk rajta keresztül, aminek a birtoklása számunkra nem célszerű vagy egyenesen lehetetlen.

A dolgok internete lényegesen egyszerűbb fogalom. Arról van szó, hogy olyasmiket kapcsolunk a világhálóra, amiket régebben nem szoktunk, pl.: villanylámpát, inzulinpumpát, szívritmus-szabályozót, szobai termosztátot, hűtőgépet, mosógépet, autót, meteorológiai állomást. Miért tesszük ezt? Erről elég sokat írtam már, például Álom otthon és Otthon, édes otthon, valamint Okos felhő vagy köd?.

Na, a mesterséges intelligenciát nem ilyen könnyű megfogni. A három fogalom közül ez létezik a legrégebben, már a nyolcvanas években beszélgettem olyanokkal, akik ezt kutatták hazánkban. Az okos számítógépek és a cognitive computing is része a mesterséges intelligenciának, de ide tartozik a robotok egy része is. Azok, amiket az autógyárban láttam, messze vannak az intelligenciától, de Asimov robotjai, akik számára a robotika három törvényét előírta, már nagyon is intelligensek. A mai valóság szempontjából azt a gépet tekintem intelligensnek, amelyik tanulni képes, vagyis az ismereteit új módon tudja összekapcsolni annak érdekében, hogy új kérdéseket tudjon megválaszolni (olyanokat, amikre a választ nem táplálták bele).

Most, ahogy ígértem, ennek a három lehetőségnek az összekapcsolásáról lesz szó. Mi jöhet ki belőle? Kezdjük egy jövőbeli példával, a hálózatba kötött önvezető autóval! Ha már sok ilyen autó közlekedik az utakon, és ők jelentik a többséget, akkor lehetőség lesz a forgalom optimalizálására. Hogyan? Ismerjük minden jármű úti célját, így nem csak a pillanatnyi (pár perccel ezelőtti) forgalmi helyzetet tudjuk figyelembe venni, amikor a leggyorsabb útvonalat próbáljuk megtalálni, hanem jövőbe is láthatunk. Minden egyes jármű a többiek jövőbeli mozgását figyelembe véve közlekedhet. Ez nem csak az útvonalat jelenti, hanem a sebességet és a forgalmi sávot is. Ezt már ma is részben meg tudnák tenni az útvonaltervező szolgáltatások: a Waze figyelembe vehetné a korábban adott tanácsait és az általa „irányított” autók pillanatnyi mozgását, amikor nekem tervez, de ez így még elég gyenge lenne. Ha az összes jármű tervezett útvonalán kívül még a vezetésük is a szolgáltató központ kezében van, akkor nagyszerű eredményeket érhet el. Ez már mesterséges intelligencia? Nem vagyok biztos benne. Az biztos, hogy hihetetlen méretű optimalizálási feladatról van szó, aminek a közelítő megoldása is óriási számítási kapacitást igényelne. Ha nem irányítunk minden járművet, akkor inkább kell a mesterséges intelligencia. Miben? Az elmúlt hónapok, évek adatai, a jelenlegi és az előre jelzett időjárás, az üzletek nyitva tartása, nagy kiárusítások, meccsek, koncertek, és sok egyéb, a forgalmat befolyásoló tényező felhasználásával a többi autó mozgását is többé-kevésbé meg lehet jósolni. Ez már nem egyszerű adatfeldolgozás, hanem a tapasztalatok összegzését és az azokból való tanulást kívánja meg. Így már tekinthetjük mesterséges intelligenciának, és talán nem is a távoli jövő lehetősége. Mondok egy futurisztikusabbat: Ha az okos központi gép azt is tudja, hogy kinek mikorra kell odaérnie, mennyire sürgős az útja, akkor ezt is figyelembe veheti a tervezéskor. Mire gondolok? Látja a naptáramat, így tudja, hogy kényelmesen odaérek a tervezett megbeszélésre, nem kell annyira nyomni a gázt. Tudja, hogy a másik autós azért megy most (nem a megszokott időben) haza, mert otthon baj történt, segítenie kell. Honnan tudja? Hallotta a telefonbeszélgetést. Neki elsőbbséget tud biztosítani, el tudja takarítani előle a nagy forgalmat. Ahhoz, hogy a prioritásokat elemezze és a „nagyobb jót” szolgálja, már kell a mesterséges intelligencia, ezt nem esélyes előre megírt algoritmusokba önteni. Ez a példa tartalmazza mindhárom tényezőt: hálózatba kötött eszközt (autót), központi mesterséges intelligenciát, és közöttük lévő kapcsolatot (felhőt).

Nézzünk egy másik példát, ami szintén megvalósítható a mai eszközökkel. Ha a naptáramba beírok mindent, az okos elektronikus asszisztens tud szólni, hogy mikor induljak el, hogy időben odaérjek. Ezt már tegnap is tudta a Waze, ami nem csak útvonalat tervez, hanem még a pillanatnyi forgalmat is figyeli, és szükség szerint változtat a terven. Ha késésben vagyok, akár küldhetne is egy üzenetet, vagy felhívhatná nekem mobilon azt, akihez megyek, hogy én tudjak szabadkozni. Kapcsoljuk még hozzá a reggeli ébresztőt, a kávét, az autó bemelegítését! Már kezd összejönni az elektronikus komornyik. Ahhoz, hogy a ruhámat kikészítse, már robot is kell J Ebben még nincs mesterséges intelligencia, és felhő is csak alig van. Ha képes értelmezni a naptáramba írt dolgokat, valamint figyelni a munkámat, rájöhet, hogy ma előbb kell kelnem, mert még nem készültem fel teljesen arra a megbeszélésre vagy előadásra, amire indulok. Esetleg tudja, hogy este kirúgtam a hámból, és több idő (és több kávé) kell, hogy üzemképes legyek. Vagy azért kell előbb kelnem, mert az esti nagy zabálás után hosszabb reggeli edzésre van szükségem. A kávé koffeintartalmát az időjárási frontok szerint is beállíthatja. Ugyan ezek olyasmik, amiket akár egyesével beprogramozhatnék egy nagyon okos ébresztő órába, a valódi, kényelmes megoldáshoz kell a mesterséges intelligencia.

Az elektronikus komornyik felébresztett és útnak indított. A felhőn keresztül figyelte az utamat, módosította az útvonalamat, ha kellett a forgalom, baleset vagy más miatt. Beértem a munkahelyemre. Itt vajon milyen okos cuccokkal találkozom a szuper kollégáimon kívül? Az régi történet, hogy egyre több folyamatot automatizálnak, akár IT-üzemeltetésről, akár könyvelésről, akár könyvvizsgálatról van szó (hogy csak néhány területet említsek). Újabb irányzat a robotok alkalmazása ilyen munkakörökben. Ezek a robotok a számító gép előtt ülő, rutin tevékenységeket végző emberek helyett dolgoznak. Ez a robotic process automation (RPA): a szoftver a felhasználó helyére ül be, és ugyanazt, ugyanúgy csinálja. Ezt azért szeretik a cégek, mert nem kell a folyamatokon semmit se változtatni, így kisebb a kockázat. Ha esetleg nem válik be a robot, simán vissza tudja venni az ember a tevékenységet. Ezek a robotok pontosan tudják követni a szabályokat, jól kezelik a tipikus eseteket, sőt egy-egy kivételt is megoldanak. Ha valamivel nem boldogulnak, megkérdezik a tapasztalt kollégát, az embert. Ezen változtathat hamarosan a mesterséges intelligencia. A tanulni képes gép oldhatja meg a szokatlan, tapasztalatot igénylő problémákat. Meddig jutunk el ezen a területen és milyen gyorsan? Nem tudom. Ez leginkább attól függ, hogy mennyire találják fontosnak a nagy cégek, mikor lesz gazdaságosabb az intelligens robot használata. Az IBM úgy pozícionálja a Watsont, hogy az nem elveszi az emberek munkáját, hanem jó kolléga lesz, aki segít a pontosabb, hatékonyabb munkában. Meglátjuk…

Watsonnak fontos szerepet szánnak a sok milliárd érzékelő és egyéb kütyü által begyűjtött adatok feldolgozásában. Az IBM szerint ez megoldhatatlan lesz a hagyományos számítógépes programokkal. A 2020-ra jósolt 21 milliárd ilyen eszközből mennyi adat jön ki? Hogy gyűjtjük össze? Hol tároljuk? Ezek sem egyszerű kérdések, de „csak” mennyiségi kérdések. A minőségi ugrás akkor következik be, amikor fel is kell dolgozni ezt a sok adatot, és következtetéseket akarunk levonni, előrejelzéseket akarunk készíteni. Itt lép be az újfajta informatika, a „cognitive computing”, a gondolkozó gép – vagyis a Watson. Ebben nem előre beprogramozott algoritmusok döntenek, hanem tanul a fizikai világból, a gépektől és az emberektől is.

Elveszi a munkahelyeket az okos gép? Sajnos, a jelek arra mutatnak, hogy igen, sőt már el is kezdődött a folyamat. A mai, kevéssé (vagy semennyire se) okos gépek elkezdték betölteni a szakmunkások és az irodai dolgozók helyét. Erre Bőgel professzor hozott példákat és statisztikákat a novemberi NJSZT konferencián (Gondolkozom, tehát…?). Ez egyes esetekben még nem eredményez sokkal kevesebb munkahelyet, de alacsonyabban képzett (és rosszabbul fizetett) emberek is el tudják végezni a munkát a gépek segítségével.

Itt folytatom a jövő héten…

Kinek van tapasztalata ezen a téren? Tényleg elkezdték elvenni a gépek a munkahelyeket?

Evolúció vagy revolúció?

Lesz forradalom, vagy szépen, csendesen surranunk át egy új világba?

cognitive-watsonA technológiai változások most ismét forradalmiak lehetnek, ha valóban betörnek a munkahelyekre azok a csodás képességű gépek (Watson, D-Wave), amikről egy ideje olvasunk. Hogy állunk ellen, vagy, hogy állunk az élére ennek a változásnak? És miért? Megvannak a képességeink az egyikre vagy a másikra? Ha még nincsenek meg, hogyan szerezzük meg őket?

Már jó ideje az az érzésem, hogy meg kell szabadulnunk attól a tévképzettől, hogy a munka és a tanulás két különböző dolog. A most folyó változások és a felmérések előrejelzései ezt alá is támasztják, amikor kiderül, hogy a konkrét munkafolyamattal kapcsolatban korábban elsajátított tudás sokkal kevésbé fontos, mint a változás és a tanulás képessége – és ez a tanulás természetesen a munka közben történik. Nem egészen új dolog ez: az „on-the-job training” régen létezik, de valójában nem övezte nagy megbecsülés. Persze, hiszen nincs róla kiállított bizonyítvány, nehezen ellenőrizhető.

Most azt olvashatjuk az Accenture tanulmányában, hogy a meglévő tapasztalat hátrébb került a követelmények listáján a dolgozók kiválasztásában. Sokkal fontosabb a változáshoz való pozitív viszony, a gyors tanulás és az alkalmazkodás. Ennek nagyon örülök, mert nekem mindig ez volt a természetes. Honnan is tudhatnánk előre, hogy 2-3-4-5 év múlva milyen tudásra lesz szükségünk? Nem cserélgethetjük néhány évenként a munkatársakat! Sokkal jobban járunk, ha a meglévők változnak a céggel és a követelményekkel együtt.

Éppen ezt szerettem a CIO munkámban (és a kollégáim egy részének is ez volt vonzó). Bár a munkakörnek nem változott a neve, néhány évenként jelentős részben megváltozott a tartalma. Időnként visszatekintve azt láttam, hogy már alig valamit csináltam azokból a dolgokból, amik 3-4 évvel korábban az időm nagy részét kitöltötték. Mindig jöttek az új típusú feladatok.

Az informatikusok a szerencsések közé tartoznak ebből a szempontból. Kedves Olvasó! Tapasztalatod szerint mik azok a szakmák, amelyekben hasonló a helyzet, ahol néhány évenként lényegesen megváltoznak a feladatok?

Ha ilyen képességű embereink vannak, akkor a céget és őket magukat is sokkal kevésbé veszélyezteti az üzleti és a technológiai környezet gyors változása. Az ilyen dolgozók nem fognak irtózni az automatizálástól, ami megváltoztatja a munkájukat, és így érdekesebb lesz és több lesz benne a kihívás. Nem fogják akadályozni a gépek bevezetését, és örömmel fognak lemondani a régi, mechanikus munkákról a magasabb szintű tevékenység érdekében.

Mi lesz ez a magasabb szintű tevékenység? Ki lehet fejleszteni új algoritmusokat az adatok és az információ elemzésére – ezzel növelni az üzleti tevékenység eredményességét. Fejleszteni lehet a rendszereket és a folyamatokat, hogy új gyártási folyamatok és szolgáltatások támogatására is képesek legyenek. A gépi intelligenciára támaszkodva lehet az adatokat gyorsabban elemezni. Ebben az értelemben a gép „kolléga” lehet.

Ez persze nem megy magától. Kell hozzá az a vállalati kultúra, amiben nem csak szólam, hogy „az ember a legfőbb érték”, hanem így is gondolják a vezetők. Ebben az esetben invesztálni fognak a dolgozók képzésébe és fejlesztésébe, támogatni fogják őket az új szerepek elsajátításában. Ezt nem emberbaráti szeretetből, hanem a cég érdekében fogják megtenni. Ebben az elsődleges szerep a vezetőké (mind az üzleti, mind az IT területen) – nélkülük nem megy.

Ha igazán jól akarjuk csinálni, akkor már az új technológia megjelenése előtt el kell kezdeni a felkészülést. Meg kell tervezni, létre kell hozni az új helyzetnek megfelelő új munkaköröket, és el kell kezdeni a meglévő csapat képzését ezekre az új munkákra. Az IT-s szerepeknél maradva: a rendszergazda (rendszermérnök) megtervezheti az automatizált folyamatokat, irányíthatja a bevezetésüket, és az új folyamatok gazdája lehet belőle. Ebben az esetben nem akadályozni, hanem támogatni fogja az új módszerek bevezetését. Ne gondoljuk azt, hogy a felkészülés feladata csak a munkáltatóé! A dolgozónak is figyelnie kell a technológia változását, észre kell vennie, hogy mi „veszélyezteti” az ő megszokott munkáját. Ha nyitottan viszonyul az új dolgokhoz, elébe tud menni a változásoknak. Már készen állhat az újfajta feladatokra, begyűjtheti a szükséges tudást, mire a változás eléri a munkakörét. Akár ő maga is javasolhatja a változást

Az automatizálás nem valami nagyon új dolog. Eddig is sokszor vezettünk be új munkamódszereket, automatizáltunk folyamatokat, és a dolgozók simán alkalmazkodtak az új helyzethez.

Mi a különbség? Gyorsabb és nagyobb a változás. Eddig mesterséges intelligenciát nem nagyon használtunk. Ha volt is valami, amit annak neveztünk, a közelébe sem jött annak, ami a hamarosan elérhet minket. Ha a Watson vagy a D-Wave képességeit megközelítő csodagépek jelennek meg a munkahelyeken, a változás ijesztő is lehet. Megjelennek majd? Megengedhetik maguknak a cégek, hogy ilyen gépeik legyenek? Aligha! Ilyen gépet nem lehet venni, csak fejleszteni lehet – és a fejlesztésbe csak kevés cég foghat bele.

Rendben, akkor meg miről beszélünk? A mesterséges intelligencia még sokáig nem fogja érdemben befolyásolni a munkánkat! Vagy talán mégis? Hogyan? Pénzt is akarnak csinálni ezekből a csodás gépekből a tulajdonosaik, ezért a felhőbe teszik őket, onnan meg bárki használhatja a tudásukat. Mennyibe kerül a használat? Nem tudom, de nem lehet nagyon drága, ha a százhúsz dolláros gyerekjátékban is benne van a Watsonnal való kapcsolat.

Szóval, készüljünk fel, érdemes. Kövessük a technológia fejlődését, értsük meg, hogy az mit jelent nekünk. Keressük meg, hogy miben és miért lesz jó nekünk, és készüljünk fel az okos gépekkel való közös munkára. Nem mindegy, hogy ki irányítja majd a másikat! Az IBM által felvázolt jövőkép szerint az ember tanítja a Watsont, és a Watson segíti az embert a munkájában, vagyis az emberé a vezető szerep. Ehhez persze okos, felkészült emberek kellenek. Mi akadályoz meg bárkit is, hogy azzá váljék a saját szakterületén? Fogjunk bele, készüljünk fel!

Kedves Olvasó! A saját szakmádban, munkádban hogyan tudnád a Watson segítségét felhasználni? Jó lenne az, ha rengeteg könyv és adatbázis tartalmának elemzése alapján gyorsan javasolna válaszokat a problémáidra?

Előzmény: Mi lesz veled?

Rokon téma: Összekapcsolt mindenség

 

Mi lesz veled?

Mi lesz veled, ember? Mi lesz velünk, emberek, hogy egyre okosabbak lesznek a gépek?

És most nem arra gondolok, hogy a telefonunk, az autónk és a lakásunk egyre okosabb, és majd egyre okoskodóbb, belebeszélőbb lesz. Ezek is izgalmas témák, el is merültem bennük rendesen az elmúlt hónapokban. Most egy kicsit másról lesz szó: a nagyon okos gépek és a munkánk viszonyáról.

458px-Artificial.intelligenceHogyan változtatja meg a munkánkat az egyre okosabb gép? Mennyire okos a gép? Most már talán tényleg használhatjuk a „mesterséges intelligencia” (artificial intelligence) kifejezést, amit évtizedekkel ezelőtt már elkezdtek kutatni és bedobtak a köztudatba. Az, hogy egy számítógép emberi nyelven beszélve, hálózati kapcsolat nélkül győz tudást és gondolkodást igénylő versenyen a legjobb emberi versenyzők ellen, már jelent valamit. Ez még kirívó, még csak egy gép, de előre vetíti a lehetőségeket. Vajon könnyebb vagy nehezebb a dolga Watsonnak, amikor gyerekjátékba épül bele, és nem két felnőttel, hanem sok-sok gyerek kérdéseivel kell tartania a lépést?

Ha igaza van Gerd Leonhard jövőkutatónak, akkor néhány éven belül sokkal többre képes gépek vesznek majd körül minket. A Google és a NASA új számítógépe (a D-Wave kvantumszámítógép, ami most egyes esetekben 100 milliószor gyorsabban számol egy hagyományos számítógépnél) 2025-re nagyobb kapacitással rendelkezik majd, mint az akkor élő tíz milliárd ember együtt. Ez még egy pár évvel odébb van, és amúgy sem igazán világos, hogy mit jelent a gyakorlatban. Meglátjuk. Egyelőre visszatérnék a közelebbi jövőre (vagy a jelenre).

Kedves Olvasó! Jó az nekünk, ha ekkora számítási és elemzési kapacitás vesz a kezébe mindent, amit valaha feltöltöttünk, kerestünk, letöltöttünk, lefényképeztünk? Milyen nagyszerűen tud majd segíteni minket az életünk minden területén – vagy nem?

Ember vagy technológia? Rossz kérdés! Nem csak ma rossz, és holnap lesz rossz, az egyre többre képes gépek világában, mindig is rossz volt… A gép nem ér sokat az ember nélkül. Hiába egyre tökéletesebb a technika, az emberben van egy kis plusz, és ez a megtervezetlen fejlődés, az evolúció képessége. Lesz ilyenje a gépnek valamikor? Nem tudom… Talán lesz neki, de nem egyhamar. Egyelőre ott tartunk, hogy a megtervezett működésének a hibátlan végrehajtását szeretnénk elérni – de nem nagyon megy…

Most beugrott egy régi emlék. Talán 1998 elején lehetett, hogy az új rendszereink üzemeltetéséhez egy drága szoftver megvásárlására és egy-két ember felvételére kértem engedélyt a pénzügyi vezetőnktől. Azt mondta, hogy ennyi pénzt nem ad, választanom kell, vagy a szoftver, vagy ez emberek. Meglepődött, amikor az embereket választottam, mert a szoftverre számított (mit várhatott egy informatikai vezetőtől?!?). Meg kellett magyaráznom, hogy a szoftver semmit sem ér ez emberek nélkül. Mindkettőre kaptam pénzt végül.

Olvastam mostanában ezt-azt ebben a gép-ember témában, és előjöttek a saját gondolataim is. (Aki követi a tartalomgondozási tevékenységemet, már látta, hogy miket osztottam meg, és számíthatott arra, hogy erről írok majd.)

Érdekes a CIO.com írása, ami a címe szerint kifejezetten az informatikusokra való hatással foglalkozik. Valójában ennél szélesebb a kör, mert szerintem a cikkben emlegetett adattudós munkakörök (pl.: Chief Data Intelligence Officer) nem esnek a hagyományos IT-s körökbe. Sőt! Azt hallottuk Bőgel Györgytől 2014 novemberében az NJSZT konferenciáján, hogy az adattudósok az orvosok, biológusok, fizikusok, asztrofizikusok közül kerülnek ki. Újra lesznek sok mindenhez értő reneszánsz emberek? Magam is olvastam egy magyar asztrofizikusról, aki a malária gyógyításával foglalkozik a Columbia Egyetemen. Meglátjuk, hogy az informatikusok milyen arányban lesznek képesek felnőni az ilyen feladatokhoz…

Nos, kiket és hogyan érintenek az egyre okosabb gépek az informatikusok közül? Az üzemeltetés területén nyilván folytatódik a sok éve folyó automatizálás. Egyre kevesebb mechanikus, rutin munka marad az embereknek. Nem kell emberi gondolkozás a megtervezett, ütemezhető üzemeltetési feladatok (pl.: éjszakai mentések, rendszerfrissítések, újraindítások) végrehajtásához. Ezt már sok helyen nem is ember csinálja, csak az utólagos ellenőrzés maradt részben emberi feladat. Ebben még lehet változás, hiszen az ellenőrzés és az esetleges hibák kijavítása is nagyrészt algoritmizálható.

Az igazi kérdés az, hogy mi lesz azokkal a munkákkal, amik nem teljesen algoritmizálhatók. Az algoritmusokkal eljutunk egy olyan pontig, ahol már nem tudjuk előre megtervezni a döntést, és itt szokott belépni az ember, aki kitalálja, hogy abban a nem várt helyzetben mit kell tenni. Meg tudja ezt tanulni a gép? Látok rá lehetőséget. Sok-sok ismeret és tapasztalat alapján jó eséllyel lehet megtalálni a jó döntést, és erre a gép is képes lehet.

Mi lesz a dolgozókkal, ha egyre több és több feladatot vesznek át a gépek? Hogy viszonyuljanak ehhez a dolgozók és a munkáltatók?

Ha a gépesítés csökkenti a költségeket és növeli a nyereséget, mindenkinek bele kell fognia előbb-utóbb. Ha a cég figyelmen kívül hagyja ezeket a lehetőségeket, a konkurencia megelőzi, legyőzi. Ha a cégnek rosszul megy, akkor a dolgozóknak is rosszul megy. Ha a cég zsugorodik, akkor munkahelyek vesznek el. Ezért sem jó stratégia a dolgozók részéről az okosabb technológia ellenzése, akadályozása.

Ha nem géprombolás, akkor mi legyen? Elsősorban a munkáltatónak kell racionálisan megközelítenie ezt a kérdést! Tévedés lenne azt gondolnia, hogy akár a Watsonnal is teljesen helyettesíteni tudná az embereket. Ezért nagyon fontos a dolgozókkal való kapcsolat, a dolgozók oktatása. Meg kell tanulniuk együtt dolgozni a döntések meghozatalára is képes („intelligens”) gépekkel. A gépek által feldolgozott hihetetlen mennyiségű adatot és információt végső soron emberek fogják üzletileg felhasználható tudássá alakítani. Ők látják meg az értelmet az egész mögött. Ehhez képzés és tanulás kell! Ha ezt jól csinálják, a rutin tevékenységek alól felszabadult emberek élvezetesebb, alkotó munkát végezhetnek.

Valóban nem kell ellenségként tekintenünk az egyre „okosodó” gépekre? Ha helyettünk dolgoznak, mi lesz a mi munkánkkal? Megváltozik a munka. Mást és másképp kell majd csinálni, és új munkák, új feladatok jönnek létre. Ehhez tudni kell alkalmazkodni, nyitottnak és tanulásra képesnek kell lenni! Megy majd? Mi lesz az idősebb dolgozókkal? Hány éves a túl öreg? Saját tapasztalatom szerint hatvan körül még lehetséges és élvezetes teljesen új dolgokat megtanulni, teljesen új feladatokkal foglalkozni. Lehet olvasni hetvenes és nyolcvanas emberekről is, akik képesek voltak gyökeresen újat tanulni és azon a területen dolgozni. Jól ismert „Mamy Rock” a DJ nagyi, aki hatvan felett tanulta ki ezt a szakmát. Talán nem is az életkoron múlik?

Rövidlátó lenne annak a cégnek a gondolkodása, amelyik csak a műszaki fejlődésre koncentrálna, és nem venné észre, hogy meg kell változtatnia a cég kultúráját. Emberek kellenek ehhez is, és a megfelelő üzleti és informatikai stratégia kialakításához is! Kik? Ugyanazok, akik az eddig szokásos munkákat végezték, vagy mások? Könnyű lenne azt mondani, hogy mások, hiszen mások lettek a feladatok is. Szerintem ez nem teljesen így van! Sokszor tapasztaltam, hogy az emberekben sokkal több van, mint amit az adott munkájuk során meg tudnak mutatni. Nem arra gondolok, hogy gyorsabban és jobban tud dolgozni, hanem arra, hogy teljesen más munkát is el tud végezni kiváló minőségben. Ezeket a képességeket nehéz felismerni és felderíteni, mert a hagyományos karriertervező és teljesítményértékelő rendszerek erre alkalmatlanok. Hát akkor, hogyan? Nem lévén szakember ezen a területen, nem is próbálok meg teljes választ adni, de azt tapasztaltam, hogy a „mély vízbe dobás” működik. Többször adtam kollégáknak teljesen új típusú feladatokat, és ezekből végül új munkakör és előrelépés jött ki. Tudom, van benne kockázat, de érdemes megpróbálni. Nekem minden alkalommal bejött! A munkában nem használt képességek felderítésében hasznos a cégen belüli közösségi együttműködés is a maga „szervezetlenségével”. (Erről régebben írtam a „Mit nyer a vezető…?” cikkemben.)

A megoldás nem az emberek gépekre való lecserélése, hanem az új technológia felhasználása arra, hogy ez emberek folyamatosan tanuljanak, fejlődjenek, a változás motorjai legyenek. Így tudnak állandóan új eredményeket elérni. Nem csak a termékek, hanem a folyamatok és az üzleti modellek is változnak, és ehhez újfajta együttműködésre van szükség az emberek között – miközben a szabadúszók és a külső partnerek szerepe is egyre nagyobb lesz.

A sikeres cégek egyre inkább a rugalmas munkaerőt keresik. Már nem az számít, hogy egy adott területen sok éves tapasztalata legyen az embernek, hanem a változás és a tanulás képessége. Az új munkaerő keresésénél az egy adott feladattal kapcsolatos alapos tapasztalat már csak az ötödik helyen van a fontossági listán. Megelőzi a gyors tanulás és a több dologgal való foglalkozás képessége. Szintén fontosabb a változáshoz való viszony.

Tudunk fejlődni? Tudunk, és vannak lehetőségek, ha akarunk. Azoknak, akik lépést akarnak tartani a technológiai változással és a változó követelményekkel, éppen maga a változó technológia segíthet. Rengeteg tanulási lehetőség áll rendelkezésre a világhálón, és közülük sok ingyenes vagy csak jelképes összegbe kerül. Egyáltalán nem lehetetlen akár munka mellett valami teljesen újat tanulni!

Persze, nem csak a dolgozóknak kell rugalmasoknak lenniük, hanem a cégek dolgozókhoz való viszonyának is. A „dolgozó” egyre inkább jelent viszonylag szabad partnert, mint alárendelt beosztottat. Az Accenture előrejelzése szerint az USA összes dolgozójának 43%-a lesz szabadúszó 2020-ra. Ha ehhez még hozzátesszük azt is, hogy sok kis, külső cég is jelentősen hozzájárul a nagyok eredményeihez, többségben lesznek azok, akiket egyáltalán nem lehet a hagyományos módszerekkel menedzselni.

Kedves Olvasó! Mit gondolsz erről az egészről? Mi van itt több, veszély vagy lehetőség? Van személyes tapasztalatod, amit szívesen megosztanál velünk?