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?

Dr. Robot

Miről lehet beszélgetni dr. Robottal? Kell egyáltalán beszélgetni vele?

da Vinci robotA múlt héten azt ígértem, hogy visszatérek a modern számítástechnika orvosi alkalmazásaira. Akkor megemlítettem a Watsont, ami orvosokat segít a diagnózis megtalálásában és terápiás javaslatokkal, és nagyszerű eredményeket ér el (főleg a daganatos betegségek területén). Egyelőre úgy látszik, hogy nem elveszi az orvosok munkáját, hanem tudós kollégaként segíti őket abban, hogy hihetetlen számú beteg leleteit, kezelési módjait és azok eredményeit átnézve, elemezve, gyorsan jó diagnózist állítsanak fel, és megtalálják a legjobb terápiát. Watson többé-kevésbé tekinthető gondolkodó gépnek, hiszen tanulni is képes. Ez a terület, a cognitive computing, nagyokat lép előre, és nem az IBM Watson az egyetlen képviselője. (Itt írtam tavaly egy-két érdekes dolgot erről a területről.)

Ma nem erről lesz szó, hanem a robotika orvosi alkalmazásairól, azon belül is a sebészetről. Talán nem is olyan meglepő, hogy egy nagyon precíz, finom mozgásokat igénylő területen bevetik a robotot, aminek nem remeg a keze, nem fáradt, nincsenek érzelmei, hanem minden helyzetben nagyon pontosan el tudja végezni a feladatát. Ha erre számítottunk, akkor nem teljesen volt igazunk. Ugyan sebészeti robotok használatát már 2000-ben engedélyezte az FDA, a robot egyáltalán nem dolgozik önállóan. Nincs benne semmilyen formája az intelligenciának. Mégis mi a haszna, mire jó?

A nagyon finom, apró mozdulatokat igénylő területeken alkalmazzák, mert le tudja kicsinyíteni a sebész kézmozgását. A szoftvere képes a kézremegés hatásának csökkentésére, kiszűrésére. Az ízületei mozgékonyabbak, mint az emberéi, így olyan helyekre is be tud kanyarodni, ahova egyébként sokkal több vágással lehetne csak eljutni. A döntéseket viszont egyáltalán nem akarja kiadni a kezéből a sebész – mondta az NJSZT idei Digitális Esélyegyenlőség konferenciáján Haidegger Tamás. Azt is megtudtuk tőle, hogy már 3-4 évtizedes múltja van ennek a témának, először a NASA kezdett el ezen a területen kutatni a hosszú időt a Földtől távol töltő űrhajósok miatt. 1970-ben alkották meg a NASA mérnökei az első távsebészeti rendszer terveit, amik akkor még megvalósíthatatlannak bizonyultak, de évekkel később kezdtek realitássá válni egyes elemei, és felmerült a földi katonai alkalmazás lehetősége. Az első megvalósult műtét 1985-ben mégsem a hadseregben, hanem polgári területen történt, egy idegsebészeti beavatkozásban szolgált asszisztensként egy robot. Itt azt a képességét használták ki a robotnak, hogy nagyon nagy pontossággal tudja végrehajtani az előre megtervezett műveleteket. Tehát itt a sebész semmilyen döntést sem bízott a robotra, hanem „csak” a terv nagyon precíz végrehajtójaként alkalmazta.

Hiába volt nagyon pontos és precíz, ez a módszer mégsem terjedt el, mert hiányzott a bizalom a robotok iránt. Végül nem is ez a megközelítés (az előre megtervezett beavatkozás automatikus vagy félautomatikus végrehajtása) hozta az első komoly sikereket, hanem a da Vinci „távoperáló” rendszer, vagyis a NASA mérnökeinek ötlete, de nem a világűrben, hanem egyszerű kórházban, és nem távolról, mert egy helyen kell lennie a sebésznek és a robotnak (szabályok és aggodalmak miatt). Akár a laporoszkópia továbbfejlesztésének is lehet tekinteni, mert azt teszi könnyebben, pontosabban kivitelezhetővé. Úgy látszik, hogy ezt a megközelítést könnyebben értették meg és fogadták el az emberek. Már több mint 3500 da Vinci robot dolgozik szerte a világon (kétharmaduk az USA-ban), és a közelünkben is vannak páran. Kíváncsiságból beírtam Budapestet a keresőjükbe, és elég sok közeli találatot kaptam (mindet tőlünk nyugatra, a legközelebbieket Bécsben). A rendszer kétmillió dolláros ára nyilván jelentős akadálya a terjedésének.

Az elfogadáshoz járulhat az is hozzá, hogy nem is nagyon használják a „robot” szót, amikor a módszert ismertetik. A bemutató szövegben csak egyszer, és csak a vége felé fordul elő a „robotics” szó. Ez stimmel is, hiszen semmit se csinál önállóan a da Vinci – csak egy (vagyis három-négy) precíz kezet ad a sebésznek. Évente több százezer műtétet végeznek így az Egyesült Államokban, és egyes műtétek (például prosztata) túlnyomó többségét.

Természetesen nem egyöntetűen pozitív a fogadtatása, és sok kritika is éri. Ezek különféle szempontból bírálják a da Vinci rendszert, amikből eggyel foglalkoznék csak. Fontos a kórházak számára, hogy egy ilyen ügyes és drága berendezést minél inkább kihasználjanak, ezért elcsábulhatnak és kevesebb oktatás és gyakorlás után is egyedül rábízhatnak valódi beteget egy kezdő orvosra. Talán ennek tulajdonítható, hogy egyes elemzések szerint nem jobbak az eredményei a hagyományos laparoszkópiás beavatkozásokénál. (Egy 2013-as tudományos cikk szerint az eredmények nem voltak mérhető mértékben jobbak, de a költségek sokkal magasabbak voltak: The Journal of American Medical Association.)

Érdemes a da Vinci rendszert használni a megszokott, bevált módszerek helyett? Igazságot ebben a kérdésben majd a következő évtizedek hoznak, de nem biztos, hogy az a kérdés ugyanez a kérdés lesz.

Az írásom elején említett Watson a kórismében és a kezelés kiválasztásában segít. A da Vinci a műtétben. A kettő között ott van az orvos, és a da Vinci kezét is az orvos fogja. Ő értelmezi Watson tanácsait, ő hozza meg a döntést a kezelésről. Ő tervezi meg a műtétet, és ő hozza meg a műtét közben felmerülő kérdésekben a döntést. A pontosabb képalkotó rendszerek és a pontosabb diagnózis birtokában talán egyre kevesebb ilyen azonnali döntés kell majd. Ha majd – akárcsak a vizsgálatokról és a kezelések eredményességéről – a műtétekről is lesz sokmilliós adatbázis, esetleg a Watson segíthet a sebésznek műtét közben. Eljön majd az az idő, amikor Watson és da Vinci együtt dolgozik, és az orvos csak megfigyelő lesz? Vagy az sem? Kivel fogunk beszélni a műtétről, a várható eredményekről és a kockázatokról? A Watson képes lehet erre…

Talán már itt van a küszöbön egy efféle megoldás: a Google és a Johnson & Johnson nemrég belefogott egy közös vállalkozásba, aminek a célja a „Sebészet 4.0” vagy „digitális sebészet” megteremtése. (Ebben a terminológiában „Sebészet 3.0” az, amit a da Vinci használatával csinálnak.) A diagnosztikai és a műtéti eszközöket döntéstámogató algoritmusokkal egészítik majd ki. Azt még nem merik kimondani, hogy döntéshozó szerepük is lesz… A prototípust 2020-ra ígérik.

Amikor majd könnyű szívvel rábízzuk a családunk életét az önmagukat vezető autókra, talán a mesterséges intelligenciával bíró orvosi robotokat is szívesen látjuk magunk körül.

Ebben az írásomban nem Haidegger Tamás előadását ismertettem, de erősen támaszkodtam rá abban, hogy merre induljak, merre nézzek körül. Nem is mindenről írtam, amiről ő nagyon érdekesen, sok képpel és videóval beszélt. Javaslom az érdeklődőknek, hogy nézzék meg a teljes előadást (26 perc).

Továbbiak erről a konferenciáról:

Gondolkodom, tehát…?

„Gondolkodom, tehát vagyok” – erre a következtetésre jutott Descartes a XVII. században. Milyen folyományai vannak ennek a megállapításnak ma, és milyenek lesznek holnap, holnapután?

blue-river-technology-see-spray-machine

Forrás: Blue River Technology

Az NJSZT (Neumann János Számítógép-tudományi Társaság) idén is nagyon aktuális témát választott a DE! (Digitális Esélyegyenlőség) konferenciájának, ami immár a tizedik volt a sorban. A gondolkodó embernek szükségképpen látnia kell a veszélyeket is, amik a hihetetlen sebességű és irányú fejlődés mögött vannak, és hozzáértő (írástudó) embernek a felelősséget is vállalnia kell. Ezzel adta meg a konferencia alaphangját bevezetőjében Alföldi István.

Valóban nagy a felelőssége mindenkinek, akinek bármilyen szerepe van ebben a folyamatban, és még nem is tudjuk, hogy hova vezet ez az egész. Látunk „apró” részleteket, itt vannak a nyakunkon a robotok, a majdnem gondolkodó számítógépek, amelyeknek már nem csak az a jellemzője, hogy sok adatot tudnak gyorsan tárolni, előszedni és elemezni, hanem olyan következtetésekre is pillanatok alatt jutnak el, amikhez az embernek napok vagy hetek kellenének (ha egyáltalán). Vajon fejlődés vagy forradalom az, ami elkezdődött?

Mit jelent a gondolkodás mint az embert a géptől megkülönböztető képesség? Számomra az egyik fontos eleme az, hogy mi akkor is tudunk döntést hozni, ha nincs előre megírt algoritmusunk. A gép viszont előre megírt programok mentén halad. Ez azt is jelenti, hogy a programot létrehozó embernek sokkal magasabb szintű képességei vannak, mint az általa létrehozott programnak, „mesterséges intelligenciának”. Meddig igaz ez az állítás, hol vannak a határai? Ha a Watson képességeit nézzük, azt hihetjük, hogy eltűnik ez a különbség. Van félnivalónk, vagy örömteli a fejlődés?

Bőgel György professzor – szokás szerint – alapos kutatással készült az előadására, nagyon sok adatot és információt osztott meg velünk, és mindjárt segített is megértenünk a teljes képet. Már amennyire meg lehet azt ma érteni…

A gépek régen jelen vannak az életünkben, és az sem újdonság, hogy „elveszik” a munkánkat. Ha a gép olcsóbban, gyorsabban, pontosabban végzi el a munkát, akkor a tőkés, a vállalkozó, a tulajdonos lecseréli az embert a gépre. Az ember kereshet magának más munkát… Ez nagyszerű, hiszen nő a termelés, csökkennek az árak, javul a minőség. Az emberek megszabadulnak a nehéz, testet gyötrő fizikai munkától, felszabadulnak, magasabb szintű, alkotó munkát végezhetnek. Akik be tudnak  illeszkedni, el tudják végezni azokat a munkákat… A többi munkanélküli lesz, kilátástalan lesz az élete neki is és a gyerekeinek is. A munkanélküliség folyamatosan nő az egész világon, és főleg a fiatalokat sújtja már elég sok éve Nyugat-Európában is. Máshol még rosszabb a helyzet, rengeteg embernek reménytelen az élete emiatt.

Az ipari fejlődés során a mezőgazdaságban feleslegessé vált munkaerőt a városok és az ipar szívta fel. Vajon folytatódik ez a folyamat, így lesz ez a jövőben is? Az a része biztos, hogy egyre kevesebb kétkezi munka van a mezőgazdaságban. Már nem csak az egyszerű feladatokat veszik át a gépek, hanem megkezdődött ez a folyamat a tudást, tapasztalatot igénylő területeken is. Bőgel professzor a salátaritkító gépet hozta fel egyik példának. A saláta egyelése nem egy egyszerű, mechanikus feladat. Nem könnyű a pici növénykék esetében megkülönböztetni egymástól a gyomot és a salátát, és még azt is el kell dönteni, hogy a saláták közül melyik maradjon, melyiket kell kihúzni. Az erre a célra alkotott gép lát, gondolkodik, cselekszik, tanul. És mindezt gyorsan csinálja, két óra alatt elvégzi egy egész brigád tíznapi munkáját. Innentől kezdve már egyszerű gazdasági a kérdés: ki csinálja olcsóbban és megbízhatóbban?

Mi lesz azokkal, akik a salátát egyelik? Találnak másik munkát a földeken? Elmennek a városba rosszul fizetett, betanított munkát végezni? Ezek a lehetőségek gyorsan szűkülnek. Egy nagyon rossz folyamatot erősít ez a technológiai változás most. Valamikor a gyerekek általában arra számíthattak, hogy jobb életük lesz, mint a szüleiknek volt. Sajnos évtizedek óta romlik a helyzet, és a mai harmincasoknak már csak a fele számíthat erre (ez USA-adat, de Nyugat-Európában is hasonló a romlás). Ez kapcsolódik az egyre fokozódó vagyoni polarizációhoz is, ami ma már ott tart, hogy a 8 leggazdagabb emberé az összes vagyon fele, és az összes vagyon 89%-a van az emberek 10%-ának a kezében. A többi 90%-nak szinte semmi se jut. Ez súlyos probléma, érzik az emberek (és szerintem sok bajunk gyökere). Itt van még a Gallup felmérése: Obama elnök nyolc éve után megkérdezték az amerikaiakat, hogy melyik területen javult, és melyiken romlott a helyzet. Az általános kép egyáltalán nem fényes, de itt most csak ezt az egyet akarom megmutatni. Az emberek gazdasági helyzetében mutatkozó korábban is veszélyes szakadék tovább mélyült.

usa-obama-weath-gap

Bőgel professzor több példát és statisztikát mutatott arra a jelenségre, hogy a közepesen fizetett munkahelyek tűnnek el, és általában csökkennek az átlagfizetések. Az olcsó munkaerőre még szükség van (talán csak azért, mert olcsóbb a gépesítésnél). A magasabb képzettségű dolgozók is kellenek (amíg ott is tömegesen meg nem jelennek a számítógépek).

Ma az a helyzet, hogy az automatizálás és a gépesítés a középen elhelyezkedő munkahelyeket szünteti meg a legnagyobb számban, azonban nem tudhatjuk, hogy mit hoz a jövő. A cikkem elején említettem a Watson szuperszámítógépet. Ezt – természetesen – úgy pozícionálja az IBM, hogy nem elveszi az ember munkáját, hanem jó kolléga, aki segít a tanácsaival. Az eddigi alkalmazásaiban ez így is van, még az orvosi területeken is, ahol a legnagyobbat alkotja a diagnózisok felállításában segítve a szakorvosokat. (Erre a témára majd még visszatérek.)

Nagyon megragadott, ahogy Bőgel György átadta nekünk Andrew McAfee gondolatait a különböző típusú munkakörökben dolgozó emberek helyzetéről. Röviden összefoglalva: a középen elhelyezkedő, vagyis alacsonyabb képzettséget igénylő „fehérgalléros” munkát vagy magasabbra értékelt „kékgalléros” munkát végző emberek helyzete, élete drasztikusan romlik, egyre többen kerülnek börtönbe, válnak el, nevelik egyedül a gyereküket, veszítik el az érdeklődésüket az ország dolgai iránt. A teljes TED-előadást is érdemes megnézni (15 perc, magyar felirattal).

A gépek már ismerik, és jól csinálják a finom, precíz mozgást, megfogást igénylő feladatokat. Az optikai felismerési képességeik gyorsan fejlődnek, már nemcsak az arcok megismerése, hanem a jellemvonások felismerése is realitás. A közösségi térben is kezdenek egyre jobban mozogni (ha eltekintünk egy-két nagyon rosszul sikerült kísérlettől, pl.: @TayAndYou).

Bőgel György rámutatott arra, hogy még keveset tudunk ezekről a folyamatokról. Annyi látszik, hogy a kapitalizmus szelleme működik, a gyorsuló technikai fejlődés ezt támogatja, és globális és többé-kevésbé korlátok nélküli világban növekszik az egyenlőtlenség. Azt még nem tudjuk, hogy a technikai csodák, az óriási feszültségek milyen újabb radikális változásokhoz vezetnek majd. Van sok világmegváltó ötlet: erős állam, megváltozó oktatás, progresszív adó, alapjövedelem, több innováció, közmunka, vezetői jövedelmek korlátozása.

Remélem, sokaknak felkeltettem az érdeklődését! Nekik javaslom Bőgel György előadását (28 perc).

Ahogy szoktam, ebben az írásomban is több forrást használtam fel, és ezeket kiegészítettem a saját gondolataimmal, véleményemmel. A forrásokra hivatkoztam. Azok a bekezdések alapulnak Bőgel professzor előadásán, amelyekben megemlítettem a nevét.

Továbbiak erről a konferenciáról: