Kell a diploma?

Milyen területen tanuljon, diplomázzon a mai fiatal? Mivel tud hosszú távra biztos jövedelmet szerezni?

Ezek a kérdések mindig aktuálisak voltak, de még sose volt ennyire gyors a változás, sose volt ennyire bizonytalan a következő egy-két évtized.

Abban meglehetős az egyetértés, hogy a fizikai munkakörök jelentős része automatizálható – a gyári munkától a mezőgazdaságon át a szolgáltatásokig. Vajon érdemes még egyáltalán szakmát tanulni? Most még igen, még rengeteg jó szakemberre van szükség a világon, de nagyon gyors a változás abban, hogy mit hagynak meg nekünk a gépek.

Azt is látjuk már néhány éve, hogy a „fehér galléros” munkakörökben is gyorsan terjed a gépesítés. Az irodai, adminisztratív munkákat (pl. a pénzügyi osztályokon) tízezrével alkalmazott „robotok” veszik át. Azért tettem idézőjelbe a robotot, mert ezek a robotok nem láthatók, nem jelennek meg a maguk fizikai valójában, hiszen csak szoftverekről van szó. Ezek a szoftverek gyorsan megtanulják az egyszerű, ismétlődő lépésekből álló munkafolyamatokat az emberektől, majd átveszik tőlük. A pillanatnyi hatása annyi ennek a folyamatnak, hogy az emberek érdekesebb, alkotóbb, hasznosabb munkát kapnak. A cikkekben ismertetett esetekben nem járt elbocsátással az sem, amikor 1800 ilyen robot állt be, sőt az sem, amikor a pénzügyi osztályon a dolgozók 80%-át cserélték le ilyen robotokra.

Eddig diploma nélkül betölthető munkakörökben láttuk a robotok jelentős elterjedését. Vajon mi a helyzet a diplomásokkal? A nem műszaki területeken komoly dolgok történnek, mutatok néhány példát.

Jogi területen vannak ígéretes kezdetek. Az egyik terület a dokumentumok elemzése abból a szempontból, hogy mennyire relevánsak egy adott jogvita szempontjából. Angliában már születtek olyan bírósági határozatok, amik elismerték az ilyen módszerek helyénvalóságát. Ezekben az ügyekben emberi munka és kulcsszavas keresés helyett szoftvert alkalmaztak dokumentumok relevanciájának eldöntésére. A bíró indoklása el is magyarázza, hogy hogyan (a Predictive Coding fejezetben található).

Mik voltak a szempontok? Költség és konzisztencia. Az adott ügyben 3 millió dokumentumot kellett átnézni, és azok közül kiválogatni az ügy eldöntésében lényegeseket. Ezt emberi erővel sok pénz és idő felhasználásával lehetne megtenni, és egyáltalán nem biztos, hogy nem lenne benne sok hiba. A szoftveres megoldás a “mesterséges intelligencia” szokásos betanítási módszerét követte: kisebb mintán (1600-1800) megmutatják a szoftvernek, hogy mik a fontos dokumentumok, majd a szoftver keres. Az eredmények egy részét megvizsgálják emberek, és visszajeleznek a gépnek, hogy jól dolgozott-e, ami ennek alapján tanul, ügyesedik.

Ez még csak a kezdet, itt a gépnek még elég csekély szerepe van a per eldöntésében, de már ezen a kezdeti szinten is számít a szoftver minősége és az esetleges szándékosan beleírt “hiba” (amire néhány példát láthatunk ebben a cikkben). A mesterséges intelligencia kutatói arra számítanak, hogy hamarosan ennél komolyabb szerepe is lesz a gépnek jogi területen is, ezért a mesterséges intelligencia alapelvei között is esik szó erről a problémáról.

Itt még nem érnek véget a jogi alkalmazási lehetőségek! Egy fiatal (19 éves) programozó egy év munkával és az IBM Watson felhasználásával megalkotta a DoNotPay szolgáltatást. Ez kezdetben csak a parkolási büntetések megfellebbezésében nyújtott segítséget. Hogyan tud segíteni? Kikérdezi az ügyfelet a körülményekről, majd a válaszok alapján megírja a fellebbezést. Már az első pár hónapban (akkor még csak egy államban) 3 millió dollárt szerzett vissza az ügyfeleinek. Idén nyár óta már az USA 50 államában és az Egyesült Királyságban segít 1000 különböző fajta jogi eljárásban.

Ez csak egy apró falatja a nagy tortának, és a nagy játékosok sokkal több időt, pénzt és szakértelmet tudnak bevetni, mint ez a fiatal programozó, aki teljesen ingyen nyújtja a szolgáltatást. Pillanatnyilag főleg a kezdő jogászokat érinti az ügy, az ő munkájukat tudja gyorsabban, pontosabban és olcsóbban elvégezni a gép. Ez nem kevés! A McKinsey becslése szerint a jogászok összes munkájának 23%-át lehet így automatizálni a technika mai szintjén. A kezdő diplomások helyett vagy mellett gépek lesznek a jogi csapatok tagjai, őket fogják a tapasztalt vezetők irányítani. Érdekes jövő! Ismerve a világcégek szemléletét (a kezdőkből a lelket is kipréselik, elképesztő óraszámban dolgoztatják, és apró hibákért is kirúgják őket), a napi 24 órában, villámgyorsan, kevés hibával dolgozó robotok lesznek a főnökök kedvenc munkatársai. Vajon kapnak majd kedvezményeket, előléptetést, jobb irodát?

Természetesen, a DoNotPay nem jogász. Itt egy csomó ok, amiért nem az.

Az lényeges, hogy jelenleg csak a nagy egységes (vagy közel egységes) jogrendszerű és egységes nyelvű területek jönnek szóba, ott lehet igazán hatékonyan alkalmazni a technológiát. A magyar jogászokat még nem fenyegeti ez a veszély, de az EU jogharmonizációja növeli a gépek alkalmazási lehetőségét. El tudom képzelni, hogy a GDPR (általános adatvédelmi rendelkezés, ami 2018 májusában lép érvénybe) – lévén új terület és egységes – lehet a „robot jogász” egyik első alkalmazása az Európai Unióban.

Olvastam egy másik érdekes jogi alkalmazást, ez Lisa, az elfogulatlan robot. Elsősorban arra találták ki, hogy szerződések kidolgozásában segítse egyszerre mindkét felet. Az ügyvédek nem dolgozhatnak egyszerre mindkét oldalnak, de a robot akár ezt is megteheti. A felek elmondják neki, hogy mit akarnak elérni, és segítséget kapnak tőle (akár egy elkészített szerződés formájában) ahhoz, hogy a megtalálják a kölcsönösen előnyös megoldást, a win-win eredményt. Megalkotói arra a problémára kerestek megoldást, hogy az emberek és a kis cégek jelentős része nem fordul ügyvédhez, mert nincs rá ideje, nem is érti, amit az ügyvéd mond, kényelmetlenül érzi magát, ha ügyvéddel kell tárgyalnia, munkaidőn kívül alig talál ügyvédet stb.

Nem a jogi munka az egyetlen, ahol már megvetette a lábát az automatizált tanácsadás! Az orvosok munkájának egy részét is kiválóan tudja elvégezni a gép. Arról nincs szó, hogy egy orvos minden feladatát el tudná látni, de fontos részterületeken gyors, pontos és olcsó tud lenni. Nincs messze az idő (sőt, talán már itt is van), amikor néhány fitnesz és egészségügyi kütyü és szoftver, valamint a felhőben ülő elemző rendszer komoly szerepet vállalhat az egészségügyi alapellátásban. Ha mellette még videókapcsolatba is lehet lépni az orvossal, aki minden mérési eredményünket és azok gépi kiértékelését látja, akkor gyorsabban, pontosabban, olcsóbban lesz elsődleges diagnózisunk. Erre is vannak már működő példák – nem meglepő módon elsősorban Amerikában. Kedves Olvasó, ha érdekel, mit tud és hogyan működik egy ilyen eszköz, itt találhatod a leírását. Annak, aki sok időt szeretne eltölteni a téma tanulmányozásával, ezt a hosszú listát tudom ajánlani.

Jó hír, hogy itthon is vannak már olyan háziorvosok, akik örömmel fogadják, ha a betegük otthoni mérések eredményeit hozza a rendelőbe. Így sokkal megalapozottabb lehet a diagnózis, mint egy pillanatban mért adatok alapján.

Itt még nem ér véget a példák hosszú sora! Vannak olyan kutatások, amik szerint a felsőoktatásban is érdemes bevetni a gépesített tanárt. Az első sikereket a matematika tanításában érték el. Itt sem arról van szó, hogy megszabadulnak a humán tanároktól – a gép csak a munkájuk egy részét veszi át (és csinálja eredményesebben, kevesebb kimaradó diákkal).

Szóval, vissza a kezdeti kérdésemhez: milyen diplomának induljon neki a fiatal? A fenti példákat mind humán területekről hoztam, de ez nem jelenti azt, hogy pl. mérnökök munkája ne lenne veszélyben.

Milyen tudás kell ahhoz, hogy az elkövetkező évtizedekben legyen jó és érdekes munkája az embernek? Hivatkoznék Bőgel professzor három évvel ezelőtti előadására: adattudóssá kell válni, olyan emberré, aki a gépek által összegyűjtött mérhetetlen mennyiségű és változatosságú adat feldolgozását, elemzését tudja irányítani. Ehhez érdemes több szakmában járatosnak lenni. Az adattudósok manapság főleg orvosok, biológusok, fizikusok, asztrofizikusok. Mi bennük a közös? A szakmájuk tudásanyaga szerteágazó. A lényeg az, hogy sok dolog iránt kell érdeklődni, sok dologhoz kell érteni (köztük a matematikához is, de nem kell matematikusnak lenni).

Azt hiszem, nem is az a kérdés, hogy miből legyen diplomája az embernek. Inkább az a kérdés, hogy az új, digitális, elektronikus világhoz mi a viszonya. A jogi, orvosi, oktatási, mérnöki munkát végző gépeket emberek hozzák létre, ők tanítják be őket. Olyan emberek, akik az adott szakterületen és a gépek világában is otthonosan mozognak. Talán ez a megfejtés: tanuljuk meg a mesterséges intelligencia világát!

 

Intelligens támadás és védekezés

Várom a pillanatot, amikor mesterséges intelligenciával felokosított (felfegyverzett) robotok fognak egymással harcolni a kibertérben.

Vajon ez a távoli jövő zenéje, vagy hamarosan elkezdődik, vagy már folyamatban is van?

Source: SecureWorks Counter Threat Unit

Nem tudom, de talán a cikk végére többet tudunk majd a témáról…

Hogy jutott ez ma az eszembe? Nemrég olvastam (és röviden írtam is) a Mia Ash által (inkább nevében) megtervezett és felépített adathalászással egybekötött kibertámadásról. Mi volt ennek az érdekessége? A támadó hónapokat töltött azzal, hogy felépítsen egy vonzó és nagyon hihető online személyiséget.

Ez a Mia Ash Londonban élő fényképész, a húszas évei közepén járó fiatal nő, akinek hiteles online jelenléte van sok helyen (LinkedIn, Facebook, Blogger, WhatsApp), és rendszeresen ír is mindenhova. A szövegei rendes angolsággal, az adott hely szokásainak megfelelően íródnak. Fényképei is vannak, és elsőre teljesen rendben lévőnek látszanak. Természetesen, ezek „újrahasznosított” szövegek és képek, vagyis más (valódi) személyektől származnak, és kissé át vannak alakítva, hogy ne lehessen egyszerű kereséssel megtalálni az eredetit. (Nem is egy helyről szerezte őket.)

A LinkedIn adatai között ötszáznál több szakmai kapcsolatot találunk. Ezeknek nagyjából fele szintén fényképész. A másik fele viszont a feltételezett célközönségből kerül ki: középvezetők, műszaki vagy informatikai szakterületen, a technológiai, energetikai, egészségügyi, légügyi és tanácsadási szektorokban. Olyan emberek, akiknek tipikusan értékes hozzáférési jogaik vannak a cégük hálózatához.

A LinkedIn csak a kiindulópont és a bizalom felépítésének színtere. Később kapcsolatba lép az áldozattal a Facebookon, majd segítséget kér, egy kérdőív kitöltését. Ez egy Excel táblázat, amit „a megfelelő működés érdekében” a céges számítógépükön kell megnyitnia. Itt el is akadhatna a támadás, hiszen egy ilyen kérés gyanút ébreszthetne az áldozatban. Valamiért mégsem ébresztett gyanút, amiben szerepe lehetett a szépen lassan kiépített bizalomnak és esetleges vonzalomnak. Egy ilyen letöltés indította el a vizsgálatot, mert a megcélzott cég védelmi rendszere észlelte a PupyRAT kódot. Sőt, nem tértek napirendre az ügy fölött, hanem ki is vizsgáltatták külső szakértővel. Így került képbe a Dell SecureWorks Counter Threat Unit (CTU) csapata, akik később közzé is tették vizsgálatuk eredményeit. Érdemes elolvasni!

Nem megyek bele a többi részletbe, minden elolvasható a fent hivatkozott elemzésben (és még sokan mások is írtak az ügyről). A tanulság is viszonylag egyszerű: még a hozzáértő embereket is át lehet verni, ha elég sokat és elég jól dolgozunk. Az egyik átvert ember egy nagy tanácsadó cég informatikai biztonsági vezetője!

Hogy jön ide a mesterséges intelligencia? Ebben a támadásban valószínűleg sok emberi munka ölt testet. Ha elemezzük a sikeres és a kevésbé sikeres elemeit és tanulunk belőle, akkor ugyanezt meg tudjuk csináltatni egy géppel is, sőt akár egy kicsivel jobban is. Mit lehetne javítani? Például a szövegek és a képek lopottak voltak, és csak minimálisan változtattak rajtuk, így megfelelő keresési módszerrel meg lehetett találni az eredetijüket.

Ha az egészet automatizáljuk, akkor ugyanannyi idő és munka ráfordításával rengeteg ilyen célú online „személyt” tudunk létrehozni. Miért lenne ez jó? Ha a létrehozott identitást nem használjuk egyidejűleg több célpont elleni támadásra, akkor kisebb az esélye a lebukásnak. Az senkiben sem kelt gyanút, ha egy egyébként jól felépített „személy” egyetlen célszeméllyel lép kapcsolatba. Ha le is bukik az egyik, a többi száz vagy ezer gond nélkül dolgozhat tovább a többi célszeméllyel.

Természetesen, nem csak a létrehozásukat, hanem az üzemeltetésüket is lehet automatizálni. A robot számára nem probléma több száz vagy ezer „személy” nevében rendszeresen írni. Az se nehéz feladat, hogy más és más témákról írjon, és nyilván válaszolni is tud a hozzászólásokra. Talán még a Watsonra sincs szükség ehhez, de az egész biztosan meg tudja csinálni.

A legsikeresebb támadás az, amiben nincs „rendszer”, hiszen a védelem „minták” felismerésén alapszik. Az igazán sikeres támadó minden egyes áldozatot másképp támad meg, testre szabja a módszereit a célpontnak megfelelően. Az ilyet nagyon nehéz felfedezni. Vannak már ilyenek? Igen, vannak: a „ProjectSauron” névre keresztelt támadás öt évig működött szépen csendben, mire felfedezték. Ezt még valószínűleg hagyományos módszerekkel, sok-sok emberi munkával hozták létre, és finomították folyamatosan, éveken keresztül. A tanulási képességekkel felruházott robot még jobbat tud majd alkotni!

Ha már az előbb szóba jött a Watson: vajon használják már támadások létrehozására és levezénylésére? Valószínűleg nem, hiszen csak egy van belőle, az is az IBM tulajdonában, és a felhőből lehet használni, bérelni. Nyilván alaposan ellenőrzik, hogy ki és mire használja. A használat főleg orvosi, de megjelenik játékokban, lakások automatizálásában és városi utcák karbantartásában is.  Vajon becsúszik egy-egy rosszindulatú felhasználó is? Aligha.

Source BakerHostetler

Az IBM azt viszont már kitűzte maga elé, hogy a támadások észlelésében és elhárításában kapjon szerepet a Watson. Azt tervezik, hogy a nagyvállalati rendszerekben keletkező iszonyú sok információt fogja feldolgozni és elemezni. Köztudott, hogy a túlterhelt biztonsági szakértők és rendszerek nem tudnak mindennel időben foglalkozni, és az információ tengerében eltűnik az a néhány csepp, amire fel kellene figyelni. Sok felmérés készül arról, hogy mennyi ideig tart egy informatikai támadás észlelése, és nem szívderítőek az eredmények. Kisebbségben vannak azok a vállalatok, amelyek egy napon belül észreveszik, hogy történt valami, és sok helyen tart hetekig vagy hónapokig. És ez csak az észleléshez szükséges idő! A támadás megállítása, a károk elhárítása még csak ezután következik…

Mit várnak Watsontól? Gyorsan, egy szempillantás alatt elemezze információk tömkelegét, és találja meg az összefüggéseket a különböző rendszerekben észlelt és nehezen összekapcsolható események között. Ha sikerül ezeket a kapcsolatokat felfedezni, akkor azonnal kiderül, hogy önmagukban ártalmatlannak tűnő események együttesen támadásra utalnak.

Source: Kaspersky

Jelenleg az a legnehezebben kezelhető feladat, hogy a sok-sok helyen keletkező, és sokszor semmilyen riasztást sem generáló események közötti összefüggéseket felfedezzük. Mire gondolok? Teljesen ártalmatlan dolgokra, például felhasználó sikeres bejelentkezése, hozzáférés valamihez, amihez van joga, program elindítása, levelezés stb. Ilyen események milliói történnek naponta egy nagyvállalati rendszerben, és szinte mindig ártalmatlanok, de egyszer-egyszer valamilyen támadás van mögöttük, a felhasználó nevében a vírus (vagy hasonló) tevékenykedik. Észre lehetne venni? Igen! A támadó nem ismerheti olyan mélységben a rendszereinket és a felhasználóinkat, mint mi magunk. Nem tudhatja tökéletesen utánozni a felhasználó munkáját, viselkedését. (Egyelőre nem is kell ezzel törődniük, mert az informatikai biztonsági rendszerek sehol se tartanak ezen a területen – néhány kezdeti próbálkozástól eltekintve.)

Talán most egyszer, kivételesen eljön az az idő, hogy a védekezési módszerek fejlesztése nem kullog a támadási módszerek fejlesztése mögött, hanem előtte jár, és a még ki sem talált módszerek ellen is véd! Ez megvalósulhat, ha a Watson tényleg beül az üzemeltetők és a biztonsági szakemberek mellé, és segít nekik:

  • kiszűrni a hasznos információt a sok lényegtelen közül, és
  • megtalálni a rejtett összefüggéseket a látszólag ártalmatlan események között.

Milyen lesz, amikor mindkét oldalon mesterséges intelligenciával felfegyverzett robot áll? Ez lesz az igazi megmérettetés! Nem a Watson az egyetlen „intelligens” szupergép, ott van az AlphaGo és a D-Wave kvantumszámítógép.

Melyikre (vagy milyen még ismeretlen technikára) teszik rá a „rossz fiúk” vagy inkább az államilag támogatott támadók a kezüket először? Sok országnak van már ütőképes kiberhadserege…

 

 

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!

 

 

Kell a gép?

Kimossuk a felhőt? A felhő mossa ki a ruháinkat? Hogy is van ez?

Sokféle módon használjuk a felhő–mesterséges intelligencia–internetre kötött cuccok “szentháromságát” – pl.: otthon, sport és autózás közben, az egészségünk megtartására. Nemrég mutattam mezőgazdasági példákat is, de a talán legnagyobb felhasználó az ipar.

Az nem újdonság, hogy a gyárakban zümmögő gépek tele vannak érzékelőkkel, amik hihetetlen mennyiségű adatot gyűjtenek össze. Ezt a rengeteg adatot (vagy csak egy részét) beömlesztik a gyár számítógépeibe, ahol jó sokba kerül a tárolásuk, és az informatikusok küzdenek, hogy hasznos és értelmes célra használják. Ebben segítene nekik, ha az üzleti vezetőknek lenne elképzelésük arról, hogy mi módon lehet üzleti információvá és üzleti értékké konvertálni ezeket az adatokat. Itt is találkozunk a “big data” egyik alapvető jellemzőjével: azt se tudjuk, hogy mit kérdezzünk, mire lenne képes válaszolni ez a sok adat.

Ha a gépek hőmérsékletét, hangját, rezgését mérjük és elemezzük, pontosan tudjuk célozni, ütemezni a karbantartást és a javítást. Sajnos egyre kevesebb az “öreg szaki”, aki a gyártócsarnok túlsó sarkából is megmondja, hogy valamelyik gép karbantartásra szorul, hogy ne csak akkor foglalkozzunk vele, amikor már hibázott vagy leállt. A jól elhelyezett szenzorok jól elemzett adataiból még pontosabb előrejelzéseket kaphatunk, mint a tapasztalt szakembertől. Ez egy olyan használata az új technológiáknak, ami egy kicsit javít a régi folyamatokon, inkrementális változtatás.

Nem érdemes itt megállnunk! Előttünk vannak a világot megváltoztató (diszruptív) lehetőségek is, csak ki kell találnunk, mik azok. Valójában nem is nekünk kell mindent kitalálnunk, mert kapunk segítséget. Kiktől? Semmi meglepetés! Azok segítenek, akik el akarják adni a három technológia egyikét-másikát.

Ha rangsorolhatjuk a hármat, a mesterséges intelligencia kerülhet a csúcsra. Ez segít értelmezni a rengeteg adatot, összekapcsolni a különböző forrásokból érkezőket, megtalálni az összefüggéseket, előkészíteni a döntéseket, vagy automatikusan meghozni azokat. Az IBM nagyon igyekszik ezen a területen. A Watsont már sokfelé bevetették (pl.: gyógyítás, városüzemeltetés, gyerekjáték), és újabb területeket is megcéloznak. Minden watsonos elemzés az IBM gépein fut, és így szinte korlátlan lehet a felhasznált számítási kapacitás. Nem csak a kapacitást adják, hanem mintákat, ötleteket is újabb és újabb felhasználási területekre.

Mit ad hozzá az IoT (dolgok internete) ehhez az egészhez? Emlékeztetőül: olyan dolgokat kötünk hálózatba, általában az interneten keresztül, amikről korábban nem gondoltuk azt, hogy erre alkalmasak. Miért az internet, miért nem magánhálózat? Ha, például, egy termék útját akarjuk követni a gyártól a fogyasztóig, nem tudjuk a saját hálózatunkon megtenni – csak nyilvános hálózatot használhatunk. Ha kilépünk a gyár kapuján, és követjük a termékeink életét a kereskedelmen keresztül a vásárlóig, sőt nála is figyeljük, mérjük, gondozzuk, akkor egyre több szolgáltatást tudunk eladni, és közben egyre elégedettebb lehet a vevőnk is. Nézzük a KONE és az IBM együttműködését! Tele van a világ a KONE által gyártott liftekkel, mozgólépcsőkkel és ajtókkal. Ha elromlanak, akkor bosszúság, rossz esetben kiesett bevétel, kár vagy akár baleset is lehet a következmény. Ezek megelőzésére szolgál a karbantartási szerződés, aminek keretében a szervizes rendszeres időközönként vagy megadott üzemóra után meglátogatja a berendezést, átnézi, kicseréli a karbantartási tervben előírt kopó alkatrészeket, és kijavítja az esetleges hibákat. Ezek a karbantartások statisztikai alapon vannak ütemezve, és egyszer felesleges költséggel járnak, máskor nem tudják megelőzni a meghibásodást. Ha nem csak az egész lift vagy mozgólépcső működését figyeljük, hanem az egyes részegységekét is, akkor el tudjuk kerülni mindkét problémát. Sőt, ha ezek az adatok az összes vevő összes liftjéről rendelkezésre állnak, akkor az alkatrészek készletezését és a szervízmérnökök munkáját is jobban tudjuk ütemezni. Ez megtakarítást jelent a gyártónak és szervízpartnereinek, és ugyanakkor jobban működő liftet a vevőnek. Mindenki nyer!

Gondolhatunk háztartási gépekre is – az esetükben nem csak a karbantartás és a hibák megelőzése jöhet szóba. Az együttműködésésükről írtam például az Álom otthon cikkemben. Itt azonban még nem áll meg a világ, hiszen ezek is kapcsolódhatnak a gyártóhoz. Mire lenne ez jó? Ha a mérnököknek van információjuk arról, hogy a mosógépet hogyan használjuk, mi történik a mosás közben, mik a problémák, javítani tudnak a konstrukción, jobb gépet tudnak tervezni. Még egy kis továbbfejlesztés, és a mosógép interneten megrendelheti a mosószert is. Kell ez nekünk? A mosószervásárlásban nem vagyok biztos, de szívesen támogatnám a mérnököket abban, hogy jobb gépeket tervezzenek.

Az elején a világ megváltoztatásáról írtam. Ezektől megváltozik? Ez már a diszruptív technológia? Első pillantásra még mindig csak kisebb-nagyobb javításokról van szó: a lift ritkábban (vagy sose) romlik el, a mosógépek egyre jobbak lesznek. Ez még nem olyan nagy változás…

Hol a nagy változás? Képzeljük el, hogy nem mosógépet veszünk, hanem azt a szolgáltatást, hogy bármikor tudunk otthon mosni! Lássuk be, hogy a legtöbb ember számára nem jelent különösebb örömöt vagy kiteljesülést az, hogy van egy hiper-szuper mosógépe. Valójában az esik jól neki, hogy a család összes szennyesét gyorsan és eredményesen ki tudja mosni! Mi lenne, ha a Whirpool nem mosógépet árulna, hanem azt a szolgáltatást, hogy mindig van otthon egy jól működő, korszerű, hatékony mosógépünk? A megelőző karbantartás és az újabb jobb modellre való csere nem a mi dolgunk lenne, mi csak használnánk. Ha nagyobbra van szükségünk, nagyobbat kapunk, ha elég a kisebb, kisebbet. Na, ezzel már eljutottunk az új üzleti lehetőséghez!

Washing-machine-as-a-service” vagyis mosás mint felhőszolgáltatás – ki kéri?

Lehet, hogy ez most nagyon sci-fi, de nem az. Itt van a lehetőség a küszöbön, és meg is valósul hamarosan. Először nem a háztartási mosógépek esetében, de a mosodákban már reálisabb. És jöhet ugyanez a liftek és a mozgólépcsők esetében is, hiszen az üzletháznak nagyon nincs szüksége arra, hogy tulajdonosa legyen a mozgólépcsőnek  – működjön, vigye a vevőket gyorsan és biztonságosan, ez a lényeg!

Kedves Olvasó! Mit szeretnél otthonra efféle szolgáltatásként?

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:

Autót az autóboltból? Vagy a telefongyártótól?

Mikor ülhetünk az iCar-ba? Vajon iPhone-ról is irányíthatjuk?

apple-icar-conceptSokat olvastam és írtam már idén az önvezető autókról – főleg azokról, amik már az utakon próbálnak ügyesen vezetni, több-kevesebb sikerrel. Az persze nem hír, ha egy autó nem okoz balesetet, így inkább a negatív hírek kerülnek előtérbe.

A régi autógyártók lassan, fontolva haladnak, nem érzik szükségét annak, hogy az elsők között legyenek ezen a területen. Van nekik éppen elég vevőjük így is, ezért inkább csak „melegen tartják” a témát, és kisebb lépéseket tesznek.

Mit tesznek a „nagy öregek”?

A Ford tervei szerint 2021-ben nagyüzemi méretekben gyártják majd a kormánykerék, fék- és gázpedál nélküli autókat. Az ilyen autókban már nem lesz vezető, akinek be kellene (lehetne) avatkoznia, amikor kezelhetetlen helyzettel találja szemben magát a robotpilóta. Ez egészen más, mint a vetélytársak jelenlegi fejlesztései, amikben az autó a vezetőre hárítja a felelősséget, amikor ismeretlen helyzetbe kerül. (Sőt, a mai rendszerekben még csak nem is mindig szól az autó, hogy gondja van – egyszerűen csak hibázik, de nagyot.)

Saját értékelésük szerint az önvezető autó ugyanakkora áttörés lesz, mint a szintén a Ford által kitalált futószalagos gyártás volt száz évvel ezelőtt. Ehhez az önvezető autók tervezésében meglévő évtizedes tapasztalatuk mellett erre specializált cégekre és a gyorsan növő Palo Alto-i kutatóközpontjukra támaszkodnak. Idén megháromszorozzák a közutakon futó ilyen autóik számát, és jövőre ismét háromszoroznak. Érdekes, hogy a Ford nem szerepel a hírekben – valószínűleg azért, mert semmi érdekes sem történik az autóikkal, nem okoznak baleseteket.

Mennyire reális a Ford terve? Nem minden helyzetre tervezik az autót, hanem csak városi taxinak. Über-sofőrök, figyelem! Olvasták, ugye, hogy az Über már elkezdte az önvezető autók használatát? Nos, a Ford pár éven belül képes lesz sok-sok ilyen autót leszállítani. Arra specializálják, hogy a városi forgalomban álljon helyt. Nem lesz teljesen magára hagyva az utas. A kormánykerék és a pedálok helyett egy táblagépet kap, amin kommunikálhat az autóval.

Az nem teljesen világos, hogy miben áll majd ez a kommunikáció, de támaszkodhatunk az eddigi példákra, ha kíváncsiak vagyunk. Az eddigi prototípusok képernyőn tájékoztatták az utasokat, hogy észlelték a veszélyt vagy akadályt, sávot fognak váltani, vagy előzni készülnek. Van egy érdekes példa, az Olli vezető nélküli kisbusz, amiben már a Watson is szerepet kapott. Egyelőre még nem azt a szerepet, amit én szánnék neki, hogy optimalizálja és biztonságossá tegye a forgalmat. Ehhez rengeteg járművet kellene irányítania. Az Olliban csak annyit csinál, hogy válaszol az utasok kérdéseire, mint pl.: Miért állunk meg? Időben oda fogok érni ebben a forgalomban? Az alkotói szerint ezzel személyessé válik az utazás, és könnyebben bíznak meg az utasok a robotpilótában. Meglátjuk! Most csak egy nagyon kicsi helyen jár Maryland államban (National Harbor), de Miami és Las Vegas is szerepel az idei terveikben.

Milyen lenne egy ilyen vezető nélküli kisbuszban utazni? Ki ugrana fel máris?

Ha már „nagy öregek”: megnéztem, hogy mit árul el a Mercedes a terveiből „autonomous driving” címen. Azt mondják, hogy a meglévő technológiát (szenzorokat) akarják használni, mert nagyon sok időbe telik, amíg az újak megbízhatóak és megfizethetőek lesznek. A többit szoftverrel oldják meg. Ez nagyon különbözik a Tesla kockáztató megközelítésétől (ők új, kipróbálatlan és alkalmatlan technológiát is szívesen beépítenek az autójukba – majd a tragédia után keresnek másikat). Részmegoldásokat már teszteltek éles forgalomban, pl., Mannheim Pforzheim között teljesen normális országúti és városi forgalomban, autók, kerékpárosok, gyalogosok között 2013-ban egy S500-assal. A jövőbeli terveikből az F015-ös luxusautót mutatják. Ez annak az elképzelésnek a része, hogy az életünk három helyen zajlik majd: otthon, iroda, autó. Ehhez illeszkedik a „digital lifespace” az F015-ben. Arra is gondoltak, hogy az autó mit és hogyan jelezzen a körülöttünk közlekedőknek, pl., kivetít az úttestre egy gyalogátkelőt, hogy az ember nyugodtan átmehessen előtte.

mercedes-gyalogos

Megnéztem, mit mond erről a Volkswagen. Lényegében azt, hogy vezető gyártó lesz ezen a területen, és ezt a tapasztalatukra alapozza. Az évtized végére lesz „connected” elektromos autójuk, ami közel 500 km-t tud megtenni egy töltéssel. Arról nem esik szó, hogy önvezető lesz-e. Talán azért nincsenek még részletek, mert arra várnak, hogy meg tudják venni a kész önvezető csomagot, amit csak be kell építeniük az új elektromos autójukba? Lehet ilyet venni? A jelek szerint hamarosan lehet majd. Kitől? A Delphi időtlen idők óta gyárt elektromos és elektronikus elemeket autókhoz, a Mobileye pedig okos és nem drága kamerákat ad hozzá a megoldáshoz. Most összefognak, komplett csomagot állítanak össze, amit 2019-től megvehetnek az autógyártók. (Megjegyzés: a Delphinek van saját autója is, de valószínűleg inkább csak a felhajtás kedvéért. Itt egy kép róla, amiben az a meglepő, hogy nincs az autón semmi különös. Mindent ügyesen elrejtettek.)

22 Mar 2015, San Francisco, California, USA --- An autonomous car from Delphi drives on Treasure Island in preparation for a cross-country trip from San Francisco to New York City in San Francisco, California March 22, 2015. The self-driving vehicle, modified from a production Audi SQ5 crossover, will travel 3,500 miles in a demonstration of the automotive parts manufacturer's capabilities while collecting over two terabytes of data.The vehicle is expected to arrive in time for the New York International Auto Show which begins on April 3. REUTERS/Stephen Lam --- Image by © STEPHEN LAM/Reuters/Corbis

Az új belépőkről csak ennyit mond a VW: „the challenge for the start-ups is meeting the quality levels that the car industry is so well practiced in, from 10 year durability standards to building car after car to the same levels”. Ehhez nyilván nekik is lenne hozzászólásuk…

Azzal kezdtem, hogy mit csinál az Apple. Mit is? Most éppen változtat egy nagyot. Új vezető került a Titan projekt élére, és elküldtek néhány tucat embert a csapatból. A hírek szerint már nem autót terveznek gyártani, hanem az önvezető autóhoz való technológiát. Korábban (decemberben) regisztrálták az „apple.car” domaint és egy pár másikat az autó témában. Tárgyaltak egy kíváncsiskodók elől teljesen elzárt terület használatáról, ahol mindenféle körülmények között lehet az autókat tesztelni. Tim Cook azt mondta a részvényeseknek, hogy még egy darabig „karácsony előtti” titokzatos időszak lesz, amíg csak találgatni lehet, hogy mi lesz a fa alatt, de semmi biztosat nem lehet tudni.

Találgassunk! Lesz iCar, vagy technológiát szállít az autógyártóknak az Apple? Ha lesz, ki gyártja? Maga az Apple, vagy átcímkézi másnak az autóját? Ha technológiát szállít, hogy viszonyul majd a Delphi és a Mobileye párosához? Tud sokkal jobbat adni? (Hiszen olcsóbb aligha lesz.)

 

Intelligens félelem

Mikor támad majd és hogyan? Észre fogjuk venni? Miből?

blonde android with cat

blonde android with cat

Sokszor kerül terítékre manapság a mesterséges intelligencia, és ez sok különböző formában és kontextusban történik. Én is szóba hoztam, amikor a felhő, az „okos” cuccok és az „intelligens” számítógép összekapcsolódásáról elmélkedtem. Ezen a területen óriásiak a lehetőségek – mind a jó, mind a rossz fejlemények területén. A „Watson segít” című írásomban a jó dolgokat emeltem ki, azt írtam, hogy Watson segítőkész kolléga lesz.  Korábban (pl.: Okos adat) néhány aggályomat is leírtam.

Nagy a vita a világban, hogy jót vagy rosszat hoz-e nekünk az, ha a gépek egyre okosabbak lesznek, és egyre közelebb kerülnek az intelligenciához. Mi is ez a mesterséges intelligencia? Már évtizedek óta beszélnek és írnak róla, sőt fejlesztik is. Többször jelentették már ki, hogy létezik.

Valóban létezik? Ez attól függ, hogy mit tekintünk intelligenciának, hol húzzuk meg a határt a gyors információfeldolgozás és az intelligencia között. Az egyik nagy siker az IBM Deep Blue volt, ami 1997-ben legyőzte Gary Kaszparov sakk világbajnokot (aki, egyébként, csalással vádolta a győztest). Visszavágó nem volt, a Deep Blue nyugdíjba vonult. Mit tudott ez a gép? Korábban lejátszott rengeteg mérkőzést, és azokból megtanult egy csomó állást, és megtanulta azokat értékelni. Másodpercenként 200 millió állást tudott kiértékelni, amivel sokszorosan felülmúlt minden sakkozót. Mondhatjuk azt, hogy intelligens volt? Szerintem ez még nem intelligencia – ez csak ismert információ gyors feldolgozása és összehasonlítása a jelenlegi helyzettel.

Az intelligencia ennél sokkal több – szerintem a tudás, az információ birtoklása mellett annak az elemzése, értelmezése, majd az új helyzetekben való kreatív felhasználása is beletartozik. Nem tudom, hogy vajon az eddig mesterséges intelligenciával rendelkezőnek kikiáltott gépek közül bármelyik is tényleg intelligens-e.

Most volt a Microsoftnak egy érdekes kísérlete a mesterséges intelligencia területén. Tay, a twittelő robot lány (@TayAndYou) némi felkészítés után megjelent a közösségi térben, hogy csevegjen és barátkozzon az ott lézengő emberekkel. A gazdái szerint nyilvános adatok, mesterséges intelligencia és egy szerkesztő csapat készítette fel. Az adatokat anonimizálták, megtisztították és megszűrték. Bármit is jelentsenek ezek a műveletek, a végeredmény ismeretében nem voltak különösen hatékonyak. Amikor „szabadon engedték” nagyon kedvelte az embereket, találkozni akart velük, azt mondta, hogy „humans are super cool”. Ez később fokozódott, már szexre is vágyott és daddy-nek szólította az embereket. Az emberi világba való kirándulása 24 órát se tartott, mert hazahívták pihenni, amikor Hitlert kezdte éltetni. Akkor már ilyeneket írt: „im a nice person! i just hate everybody”. Erre ráerősítő párbeszéd: „Do you support genocide?” – „i do indeed” – „of what race?” – you know me….mexican”. A nagy kezdőbetűkkel és a Microsoft_Tay_tweets-photos-5helyesírással nem törődött, hiszen húsz év körüli amerikai fiatalok közé akart beolvadni. Ahogy fentebb írta, mindenki mást is utált, a négereket, a zsidókat, Belgiumot, a feministákat és név szerint Ted Cruzt is. (Az ábrán éppen a Cruzról szóló kis párbeszéd látható, ami jól mutatja, hogy lehet Tayt rávenni valamire.)

Mi ebből a tanulság? A mesterséges intelligenciára vonatkozóan kb. semmi. Aligha lehet olyan szakértője a területnek, aki így képzelné el a mesterséges intelligencia kialakítását. Az lehet a tanulság, hogy ilyen a Twitter világának az a kis szelete, amelyik komoly érdeklődést mutatott a fiatal robot lány iránt. Egy megjegyzés a témában: „Microsoft took @TayandYou offline because they discovered it already reached human-level intelligence.” (Forrás: @markbao.)

Mit érdemes még megjegyezni ebből a kísérletből? Ha üres (vagy majdnem üres) szivacsot dobunk a szennyvízbe, akkor szennyel szívja tele magát. Legyen ez egy újabb figyelmeztetés, hogy a gyerekeinket alaposan fel kell készíteni mielőtt belekerülnek a Facebook és Twitter világába és utána jól és okosan kell támogatni őket! Ehhez, persze, a felnőtteknek otthonosan kell mozogniuk abban a világban. Különben nem tudnak releváns és alkalmazható tanácsokat adni.

Kedves Olvasó! Abból, hogy itt találkozunk, arra gondolok, hogy van gyakorlatod az online közösségi térben. Van a közeledben tizenéves gyerek? Tudsz vele erről beszélgetni, tudod segíteni, hogy ne tévedjen el?

Ha arra a kérdésre kellene válaszolnom, hogy létezik-e már valóban mesterséges intelligencia, akkor elsőre a Watson jutna eszembe mint lehetséges példa. Arról állítják, hogy a hagyományos gépektől teljesen eltérő módon működik. A kezdetekben Watson is kissé furán viselkedett, de javítottak rajta (kiszedték belőle a szleng szótárat, amivel emberibbé akarták tenni a beszédét, és kapott egy szűrőt is ebben a témában). Sok, folyamatos munkával fejlesztik a képességeit, hogy valóban hasznos segítőnk legyen a fókuszterületeken (orvosi diagnózis, előrejelzés).

A másik lehetséges példa az AlphaGo, az a gép, ami ismételten megverte a legjobb Go játékost. (A Go a sakknál sokkal komplexebb játék, és hosszú ideig esélytelennek tűnt, hogy egy gép kiemelkedő lehetne benne.) Nem azért komoly esélyes, mert nyert a játékban. Az igazán érdekes az, hogy a második győzelme során kb. egy órányi játék után olyat lépett, amitől az ellenfele teljesen kiakadt. (Szó szerint kiakadt, ki kellett mennie megmosni az arcát, és 15 percig nem tudott mit kezdeni a lépéssel, ami elsőre értelmetlennek és hibásnak tűnt.) Ez a cikk mond egy nagyon fontosat, amivel szembe kell néznünk (másképp: ami miatt fogalmunk sincs, hogy mivel nézünk szembe). A gép (bár emberi értelemben nem gondolkodik) számunkra felfoghatatlan számú esetet tud felkészülés gyanánt elemezni, és így olyat tud lépni, amit meg sem értünk, nemhogy fel tudnánk készülni rá. Ez a Go játékban csak megdöbbentő. Amikor majd a tőzsdén történik, akkor horror pénzünkbe kerül, ha a hadszíntéren csinálja, akkor …

Mit kezdünk a gépi intelligenciával, ha fel se tudjuk fogni, hogy mit és miért csinál? Tudjuk majd szabályozni, amikor a való világban is megjelenik (pl. a tőzsdén), ha nem is tudjuk, hogy milyen tevékenységeket kellene korlátozni vagy megtiltani?

Mennyire veszélyes a mesterséges intelligencia? Ha tényleg kifejlődik, benne van a potenciál, hogy nagyon veszélyes legyen. Mennyire? Rosszabb lehet, mint a legrosszabb gonosz robotok a filmekben. Miért? Azért, mert arra is képes lehet, hogy szabályozza, megváltoztassa a gondolatainkat. (Korlátozott mértékben megy ez mesterséges intelligencia nélkül is, de a tömegmédia magában nem képes mindenre. A szuper intelligens gép képes lehet.) Itt van, amit Elon Musk (a Tesla első embere) mond: “Potentially more dangerous than nukes.” (nukes=atombomba) Ő közel van a tűzhöz (éppen a saját autóikat is kezdik okosítani), ő csak tudja. Nem ő az egyetlen okos ember, aki riasztónak tartja. Más okos emberek szerint viszont nem is olyan veszélyes…

Ha ezt mind tudjuk, kell-e félnünk? Szerintem nem félni kell! Félni nem jó, rosszat tesz az egészségnek. Betiltani nem tudjuk, hiszen már itt van, már működik. Meg kell ismerni, meg kell érteni. Ki kell hoznunk belőle a legtöbb jót és hasznosat. Lehetőség szerint vigyáznunk kell, hogy ne kerüljön rossz kezekbe. Ha tényleg veszélyesebb az atomnál…

Ki találkozott már a mesterséges intelligencia valamilyen formájával? Mi a tapasztalata?

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

 

Okos adat

Kire tartozik, hogy mennyi por van a szobámban, és milyen gyakran takarítok? Kire tartoznak a fogmosási szokásaim és a fogaimban lévő lyukak?

Samsung-cleaning-robotElső pillanatban úgy tűnik, hogy kevesekre. Rajtam kívül a családtagjaimra és az utóbbi a fogorvosomra. Esetleg még pár emberre. Nos, nem biztos, hogy így van abban az esetben, ha „okos” fogkefém van. Ez az okos jószág szorgosan gyűjti az adatokat, és a biztonság kedvéért jól meg is őrzi – a gyártó rendszereiben. Ott örökre megmaradnak, alávetik őket mindenféle elemzéseknek, megtudnak rólam sok mindent. No, nem csak a fogkefémtől. Tele van a környezetem okosnál okosabb eszközökkel. Ezek egy részét saját magam, tudatosan kapcsolom össze egymással, mert így jobb nekem. A többiek megtalálják egymást, összekapcsolódnak. Ha nem közvetlenül, akkor a „mestereiken” keresztül.

Hoztam pár példát korábban az okos ház és a sok okos eszköz hasznos kapcsolatáról. Ilyen, például, a kellő időre beindított és bemelegített autó, az időre elkészülő vacsora, a fűtés szabályozása a napirendemtől függően (akkor is, ha hirtelen megváltozott a napi programom), a jó alvásomra optimalizált fűtés, és van még sok.

Arról nem beszéltem, hogy mi is van az adatokkal, az információval. Ezek az eszközök sok mindent tudnak rólam és a környezetemről, és mindent az én érdekemben, az én jobb kiszolgálásom érdekében használnak fel. Remélem!

Ki használja ezeket az adatokat és mire? Mennyire fontos ezt tudnom? Mekkora gond az, ha az elsődleges célon (a jó kiszolgálásomon) túl is felhasználják? Van rá joguk?

Jó kérdések! Kezdjük az utolsóval. Most olvastam, hogy jogászok álláspontja szerint ezeknek az adatoknak nem én vagyok a tulajdonosa. Nem az a tulajdonosa, akire vonatkozik az adat, hanem az, aki begyűjtötte. (Az adat azé, aki megműveli?) Engem meglepett ez a vélemény. Persze, tulajdonképpen mindegy, hiszen amúgy is megadjuk mindenhez a hozzájárulásunkat. Nem is igen olvassuk el azokat a hosszú szövegeket. Ha elolvassuk, nem nagyon értjük, hogy mi következik belőle. Az is kérdés, hogy hol lenne a fogkefén az a kijelző, ahol elolvasnánk a jogi bla-blát.

Azt mondja az érvelés, hogy az adataimat összegyűjtő cég időt és pénzt fordított az adatbázis létrehozására, feltöltésére, és az adatok elemzésére, így megszerezte az adatok feletti rendelkezés jogát. A dolgot még szebbé teszi az, hogy nem egy cégről van szó, hiszen az „okos” eszközök világában szerepel a „dolgok internete” (Internet of Things, Internet of Everything) – az a kapcsolódás közege. Nagy adattároló és –feldolgozó felhők játszanak benne szerepet. Miért fontos ez? Nem egy cég lesz tulajdonosa az adatainknak, hanem mindegyik, amelyik részt vesz ebben a folyamatban. És, hogy el ne felejtsem: kereskednek is az adatainkkal.

Összefoglalva: Kinek van köze a fogmosási szokásaimhoz? Mindenkinek, akit csak érdekel! Érdekel ez valakit? Önmagában nem fontos adat, de sok más aprósággal összefésülve, levonhatnak belőle következtetéseket a viselkedésünkre, kitartásunkra, rendszerességünkre, jellemünkre. (A következtetéseket gépek fogják levonni, a közben felhasznált algoritmusok pedig nem lesznek hibátlanok!) A sor végén valaki általános jellemzéseket árul majd, amiket számára is ismeretlen adatokból, számára is ismeretlen algoritmusok számoltak ki.

A szolgáltatás előfizetője (munkáltató, biztosító, társadalmi szervezet, bank, hatóság) kap majd egy „tudományos alapon”, a rólam több év alatt összegyűjtött rengeteg adatból létrehozott profilt. Ennek alapján dönt a jövőmről. Tetszik? Nem igazán! Nem tudom, ki ismeri az USA-beli „credit rating” vagyis hitelminősítő rendszereket. Azok valami hasonlót, de sokkal egyszerűbbet csinálnak. Ha becsúszik egy téves adat (és időnként becsúszik), akkor az érintettnek sok-sok pénzébe és sok idejébe kerül tisztára mosnia magát. Simán eltart hónapokig, ha nem évekig. Addig nem kap hitelt, vagy kiugróan magas kamatot követelnek tőle. Sőt, általában is megbízhatatlannak minősül, mert nem csak hitelintézetek lehetnek az információ felhasználói között. Hol árthat? A Forbes felsorol tíz példát, ilyeneket: lakásbérlethez jutás, munkavállalás, biztosítások megkötése, nyomozó hatóságok.

Ahogy mondtam, a hitelminősítésben lévő tévedéseket sem könnyű kijavíttatni, pedig ott viszonylag kevés forrásból származó kevés adatot dolgoznak fel. Ha már az egész életünk minden apró mozzanata tárolva lesz a nagy rendszerekben, és ott sok lépésben feldolgozzák mielőtt a végső következtetéseket levonják, azt se lehet majd tudni, hogy pontosan milyen adatokból jött ki az, hogy megbízhatatlan vagyok. „Csak úgy” köztudomású lesz. Olyasmi, mint az előítélet, de sokkal biztosabb lábakon áll, mert „tudományos alapokon” jön létre.

Jó messzire jutottam az internetre kapcsolódó „okos” fogkefétől, ugye? Bizonyos mértékig túloztam, a fogkefe nem ennyire veszélyes. Másrészt mégsem túloztam. Az egész, nagy összekapcsolt mindenség erre és ennél sokkal többre is képes. Mi, emberek, hagyni fogjuk, mert a dolog túl komplex ahhoz, hogy minden részletében megértsük, és túl sok cégnek lesz belőle sok bevétele.

Az IBM a Watson bevetését tervezi. Nem Sherlock Holmes társáról, Dr. Watsonról van szó, hanem egy különlegesen okos számítógépes algoritmusról, ami már évekkel ezelőtt képes volt legyőzni (4 perc videó) a legjobb emberi játékosokat az amerikai Jeopardy vetélkedőn. Ha a Watsont tényleg bevetik, akkor előre nem látott összefüggések és kapcsolatok kerülhetnek felszínre. Jók vagy károsak? Hasznosak lesznek nekünk, vagy ártalmasak? Ha igazak is, vajon szükségesek és helyénvalóak?

Szóval, mi legyen? Védekezzünk az „okos otthon” ellen?

Nem tudom. Sok apró kényelmességgel kezdődik a dolog, majd szépen, lassan megszokjuk a meglévő helyzetet, és az újabb nagyszerűségek is beszivárognak. Mindet meg lehet szeretni, és lassan kialakul a függőség. (Láttunk már ilyet!)

Fontolja meg mindenki, hozza meg mindenki a saját döntését!

Segítek: itt gyűjtöttem össze az eddigi írásaimat a témáról. Sokat olvastam hozzá, és megpróbáltam megérteni, amit olvastam… Jó olvasást és döntést!

 

Ki az okosabb?

Amikor már nemcsak okosabb nálunk az autónk, hanem bele is beszél mindenbe – sőt, bele is avatkozik, akár rendőrt is hív helyettünk…

20._Station_der_Zukunftsenergientour-_Energieeffizienz-Projekte_SmartHome_in_Paderborn_(12100915513)Az okos otthonoknál hagytam abba a múlt héten, és itt is folytatom. A fűtés telefonos vagy internetes távvezérlése már jó ideje nem valami távoli dolog, hanem a mai valóság része. (Azt azért megnézném, amikor a fafűtéses cserépkályhát is internetről vezéreljük majd…) Na, de komolyra fordítva. Az is régi dolog, hogy a fűtést a külső hőmérséklet és a szél függvényében is tudja vezérelni az automata. Ebben az a jó, hogy nem kell kivárni, amíg a jeges szél elkezdi lehűteni a lakást. Meg lehet előzni, be lehet indítani a fűtést. Ez még mindig a régi, hagyományos megoldás, csak néhány külső érzékelő kell hozzá.

Most jön a felhő és az együttműködés!

Remélem, már vártad Kedves Olvasó, hogy milyen együttműködést tudok beleszőni!

Ha ez az automatika egy szolgáltatáshoz (felhőhöz, ahogy mostanában hívjuk) kapcsolódik, akkor ott összejönnek sok-sok használó mérési eredményei. Így lehet tudni, hogy északnyugat felől hideg szél érkezik, és már a megérkezése előtt be lehet indítani a fűtést. Még kényelmesebb és gazdaságosabb lesz így! A sok használó együttműködése mindenki előnyére válik. Nagyon aktív együttműködést nem is igényel az emberek részéről, mindössze meg kell engednünk a készülékeknek, hogy megosszák egymás között az információt.

Van még egy következő lépés is! Ha a szolgáltatónk figyeli a meteorológiai adatokat és előrejelzéseket, akkor már egészen tökéletesen tudja szabályozni a fűtésünket. Ma én ezt manuálisan csinálom. A pillanatnyi és a várható időjárás alapján döntöm el, hogy hányszor és mennyi fával fűtsek be. Nem mindig találom el, de igyekszem…

Amit eddig írtam, abban alig fedezhető fel a közösségi együttműködés. Annyi történik, hogy megengedem a külső érzékelőknek, hogy beadják a központba az időjárási adatokat. Mi ez? Semmi! Csinálnom nem kell semmit, és nem is adok ki információt magamról.

waze eros forgalomNézzünk egy másik példát! Itt van a waze, egy útvonaltervező szolgáltatás, ami a pillanatnyi forgalmi viszonyok alapján tervezi meg az utat. Ez egy nagyon jó ötlet, és nagyon jól is működik. Nekem kevés tapasztalatom van vele, de az abszolút pozitív, és másoktól is csak jót hallottam róla. Hogy működik? Folyamatosan figyeli az úton lévők mozgását, sebességét, és így tudja a leggyorsabb útvonalat megtervezni (és változás esetén áttervezni). Már elég régen benne van a többi útvonaltervezőben is a lehetőség, hogy bejelentsem, ha valami lényegeset tapasztalok útközben (pl.: baleset, torlódás, rendőr), de ehhez tennem kell valamit. A régi módszerekkel sokkal kevesebb és pontatlanabb információ gyűlik össze, mint ezzel az automatikus megoldással. Mi ebben az együttműködés? Semmit se kell csinálnom, pusztán csak futtatnom a szoftvert, utána miden magától történik. Van itt együttműködés: fontos személyes információt adok ki, és nem is én szerzek belőle közvetlen előnyt, hanem mások. Közvetetten, persze, nekem is hasznos, ha javítom a szolgáltatás minőségét, hiszen így többen fogják használni, és nekem is segít majd legközelebb. Ezt nem szoktuk így végiggondolni – egyszerűen csak szeretünk értelmes kezdeményezésekben részt venni.

Ki emlékszik a blogom legelső írására? 2013. augusztus 8-án egy akkor tervezett (és egy évvel később beindult) hasonló szolgáltatásról írtam. Abban is erős közösségi elem van. A kulcstartómra, a pénztárcámba, a táskámba, a biciklimre tudom tenni a Tile névre hallgató kis ketyerét. Ennek nincs saját SIM kártyája vagy WiFi-je, csak egy Bluetooth van benne. Ezzel kapcsolódik a közelben lévő telefonokhoz és táblagépekhez, amik a Tile szoftverét futtatják, majd így éri el az interneten keresztül a szolgáltató központját. A Tile olyan dolog, ami sok-sok ember együttműködése nélkül értelmetlen. Mi benne az együttműködés? Akkor is futtatom a Tile szoftvert, amikor semmi szükségem rá. Ezzel segítek egy ismeretlennek, aki keresi az eltűnt kulcsát vagy tárcáját, ha az esetleg a közelemben lenne.

Nocsak, ezek tudják, hogy róluk írok?!? Épp most jött tőlük az email, hogy olcsóbb és gyorsabb lett a szállítás Magyarországra, és javítottak a terméken is. (Hangosabb lett a Tile, a párna alól és pár szobával távolabbról is hallani lehet. Fordítva is működik, vagyis a Tile is meg tudja csöngetni az elbújt telefont – némított állapotban is.) Ha többen használják itthon, hasznosabb lesz. Meggondolom, hogy frissítek-e…

Menjünk vissza egy kicsit a házba, pontosabban a munkahelyre! A mai technika mellett sokan úgy is tudnak dolgozni, ha nincs állandó kijelölt helyük az irodában, hanem ott ülnek le, ahol van éppen szabad hely. Ha sokszor dolgoznak ügyfélnél vagy otthonról az emberek, akkor egyébként sincsenek minden nap az irodában, nem érdemes fenntartani számukra egy állandó helyet. Sok papírra sincs szükségünk, a számítógépünk és a telefonunk is mobil – csak az a néhány apróság kell, amitől személyesebb, otthonosabb lesz a helyünk. Ezek elférnek egy kis gurulós szekrényben. Képzeljük el azt, hogy mindenki kap mobilt a cégtől, és reggel az épületbe belépve ezen kapja meg az üzenetet, hogy hol fog aznap ülni. Mire odaér, ég a villany, be van fűtve, és ott a kis gurulós szekrénykéje az asztala mellett. Hogy menne ez? A rendszer folyamatosan tölti az épületet, emeletről emeletre osztja ki az ülőhelyeket. Mindig megfelelő területet tart előkészítve (fűtés, hűtés, szellőzés). Mire odaérünk, odaküldi a szekrényünket és felkapcsolja a világítást. Ha nagyon kedves akar lenni hozzánk, akkor figyel, megtanulja, hogy mekkora fényben és hány fokban szeretünk dolgozni. Jól hangzik? Ízlés dolga. Annyi biztos, hogy már ez sem egy jövőbeli kép. Kinek jó ez? Nem tudom, hogy a dolgozónak jó-e. A cégnek jó lehet, ha ezzel a fűtésen és a világításon tud spórolni. Lehet egy érdekes mellékhatása is: javíthatja a cégen belüli kommunikációt és a részlegek közötti kapcsolatot, ha véletlenszerűen kerülnek egymás mellé a dolgozók.

Ezekben a nagyszerű rendszerekben az egyik közös dolog az, hogy a mozgásunkról mindent megtud a szolgáltatónk vagy a munkáltatónk. Azt is tudhatja, hogy hol vagyunk az épületen belül, hol mennyi időt töltünk. Ennek lehetnek nemszeretem következményei, ha visszaélnek vele, nem jó célra használják. Ismét itt a kérdés: megéri? Szerintem nincs rá általános válasz – esete válogatja. Valamilyen mértékben régen léteznek a dolgozók mozgását követő rendszerek. Vannak ilyenek a céges autókban (főleg a teherautókban) már évek óta. A WiFi, a Bluetooth és a navigációs szolgáltatások újabb lehetőségeket teremtettek.

Ha már szóba jöttek az autók: hírek szerint 2018-tól az EU-ban is minden új autóban kötelező lesz a balesetet automatikusan jelentő rendszer. Ez sok ember életét mentheti meg, ha azonnal értesíti a rendőröket és a mentőket egy ütközés után. Azt is meg tudja (talán) mondani, hogy mennyire súlyos a baleset. Mostanában történt egy érdekes eset az USA-ban: egy autó egymás után két balesetet is bejelentett a rendőrségnek, de a vezető tagadta, hogy bármi is történt volna. Lebukott két cserbenhagyás miatt. Érdekes, ugye, hogy a saját autója jelentette fel? Az ember sok pénzért megveszi, fenntartja, és ez a hála?

Egy ideje töprengenek az érdeklődők egy fontos etikai kérdésen az önmagukat vezető autókkal kapcsolatban: Elkerülhetetlen baleset esetében, hogyan dönt majd az autó, ki sérüljön meg, ki haljon meg? A kérdést így szokták feltenni: Ha abból lehet választani, hogy négy gyalogos haljon meg, vagy az autóban egy ember, hogyan vezet majd az automata? Súlyos kérdés, és egyelőre csak kérdés, de majd válasz is kell…

Az önmagukat vezető autók elterjedéséig még sok víz lefolyik a Dunán, és sok műszaki és jogi problémát kell megoldani. Az internetre kapcsolódó autók viszont már itt vannak, és éppen elég sok gond van velük. Mi a baj? Csak annyi, hogy az egész autó felett át lehet venni az irányítást az interneten keresztül – annyi tervezési hiba van ezekben a rendszerekben. Hogyan? Ma már szinte semmi se mechanikus az autókban, a féket, a gázt és a kormányt is csak áttételesen kezeljük. Mi egy elektronikus szerkezetnek adunk utasítást a pedálok és a kormánykerék révén, és az elektronika ad gázt, fékez vagy kormányoz. Ebbe a folyamatba pedig bele lehet nyúlni kívülről. Sajnos ezekből a rendszerekből csúnyán kihagyták az illetéktelen beavatkozások elleni védelmet az autógyártók. Megindult a védelmi rendszerek fejlesztése is, például az IBM is foglalkozik ezzel. Furcsa világ lesz, amikor majd az autónkba is internetes tűzfalat és vírusellenes rendszert kell tennünk, és azt állandóan frissítenünk. Kezd már számítógép lenni az autó is…

Szeretjük, nem szeretjük – ezt kapjuk! Folyt. köv.