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…

 

 

Minden teljesen egyedi

Legyen zöld, balra nyíljon, és alul legyen az ajtaja! Az üvegpolc alatt ne egy, hanem két kisebb rekeszt legyen!

Ismerős igények? A vevő szeretné aprólékosan meghatározni a termék sok tulajdonságát, és nem a gyártó által előre kialakított modellek egyikét akarja megvenni. Tudjuk teljesíteni az ilyen igényeket? Bizonyos mértékig igen! A Subway szendvicsei nincsenek előre elkészítve, az alapanyagok keretein belül tetszésünk szerint összerakhatjuk a kedvencünket. A Mercedes kecskeméti gyárában a futószalagon különböző felszereltségű autók, sőt akár B és C-modellek vegyesen követik egymást, és a részben automatizált gyártást ez nem zavarja össze. (Mekkora lépés a Ford-féle első futószalagjához képest, ami akkor maga is óriási ugrás volt.) Bár kétpercenként gurulnak ki az új autók, mégis elég sok hónapot várnak a megrendelők. Azt hiszem, épp ez a hosszú idő az egyik tényező, ami lehetővé teszi az egyedi igényekhez alkalmazkodó gyártást. Valójában mennyire lehetnek egyediek ezek az igények?

Mit szólna a Whirlpool, ha a vevő olyan igényekkel jönne, amiket a cikk elején írtam? Ezek, meg még több is, teljesíthetők lennének, de ahhoz alaposan át kellene alakítani a beszerzési, raktározási, logisztikai, megrendelési, szállítási folyamatokat. Vannak ilyen igények? Nem tudom. Egy gyakran látható reklámfilmecske szerint vannak.

Mit lehet az effajta igényekkel kezdeni? Először is: nevet adunk nekik, hiszen, aminek neve van, azt már jobban tudjuk kezelni. Mi legyen a neve? Van neki több is, pl.: mass customization, build to order, hypercustomization.

Hogy történik az ilyesmi?

  • A leendő vevő kiválasztja, hogy mit szeretne: színek, bevonatok, extra tulajdonságok, stb.
  • A beszerzési és raktározási rendszer ellenőrzi a készleteket, és automatikusan beszerzi a hiányzó anyagokat és részegységeket, majd megjelöli a vevőnek készülő konkrét darab számára. (Itt már szerepet kap az IoT, a dolgok internete is, ha aktív vagy passzív jeladókat használnak.)
  • A gyártósoron találkoznak az alkatrészek és a részegységek, amiket emberek vagy robotok építenek össze. A jeladók alapján találják meg, hogy mit kell összeépíteni, milyen bevonatokat és színeket kell alkalmazni.
  • A gyártási folyamat során akár teljesen automatizálni is lehet a minőségellenőrzést, biztosítva, hogy pont az és pont úgy kerül bele a késztermékbe, ahogy azt a vevő megrendelte.

Ez volt az, ami a gyárban történt. Mit látott ebből a vevő? Minthogy a kezdetektől kezdve neki, pont neki gyártottak, akár követhette is az egész folyamatot a mobilján. Sőt, akár magát a szállítást is követheti. (Aki rendelt már interneten, mennyire örült volna annak, ha tudja, hogy hol jár a futár a cuccal, mikorra várható az érkezése!) Ja, és mindez nem kerül se neki, se a gyártónak extra erőfeszítésébe. Nem kell az ügyfélszolgálatot hívni, vagy naponta beugrani a weblapra.  

A termék – ellentétben a megszokott forgatókönyvvel – nem veszti el a kapcsolatát a gyártóval, amikor elér a vevőhöz! A benne lévő érzékelők gyűjtik és továbbítják a használatával, a működésével, a hibáival kapcsolatos adatokat. Ezeket fel lehet használni a konstrukció javítására, jobb és hasznosabb termékek megtervezésére.

Mekkora mindezek realitása? Mennyire távoli jövőről beszélünk?

A szükséges technológia már rendelkezésünkre áll. Az alkatrészek épületen belüli követésére sok olcsó és rugalmas megoldás van, például ez: UWINLOC’s Industrial IoT Tracking Device. Sőt, azért se kell messzire mennünk, ha kis fogyasztású (egy töltéssel akár 10 évig működő) és egész pici hálózati sávszélességet igénylő kültéri megoldást keresünk, ez már Magyarországon is elérhető.

Ami még hiányzik, az az üzleti modellek kitalálása és megvalósítása. Ehhez okos emberek és jó ötletek kellenek. Vannak ilyenek? Vannak, csak össze kell találkozniuk a technológiával, és hagyni kell szárnyalni a gondolataikat…

Sikerült már valakinek megvalósítania a gyakorlatban, ipari környezetben a teljesen egyedileg előállított terméket? Többeknek is! Az egyikről írtam is nemrégiben, ez az Olli. Akkor úgy került képbe, hogy a Watson segítségével beszélgetni is tud az utasokkal ez a teljesen vezető nélküli kisbusz.

Más érdekessége is van az Ollinak: nagyon gyorsan elkészül! 3D nyomtatással 10 óra alatt készítik el az elemeit, majd 11 óra alatt összeszerelik. Szép teljesítmény! Mit is jelent ez? Az “ipar 4.0” (és a benne megjelenő technológiák) teljesen egyedi járművek (egydarabos szériák) előállítására alkalmas. Szabadon állíthatja össze a megrendelő a kisbuszt a lehetséges komponensek és opciók felhasználásával, és egy késztermék szokásos internetes szállítási idején belül kapja meg azt a teljesen egyedi terméket, amit csak a megrendelése után kezdtek el legyártani (nulláról kezdve). Impozáns, ugye?

Jó ez, kell ez? Majd eldönti a piac!

Komolyabb kérdéseket is fel lehet tenni az egész változás társadalmi hasznosságáról vagy káráról. Én is sokat töprengek rajtuk, és talán egyszer eljutok odáig is, hogy írok ezekről a gondolataimról. A gyártókat, a megrendelőket, a vevőket ezek aligha érdeklik, a “kapitalizmus szelleme” csak az egyéni hasznosságot ismeri, a társadalmi haszon és kár csak akkor érinti, amikor válságba vagy forradalomba torkollik. Itt most megállok, ki-ki gondolja tovább (ha akarja)…

Előzmények:

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?

Harcostársak

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

Az idézet forrása: Madách Imre Mózes c. tragédiája

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Folytatás: Kell a gép?

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:

 

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.)

 

Túlfűtött várakozások?

Mi ez a nagy csinnadratta? Mikorra és hová jutunk el az új technológiákkal?

Emerging-Technology-Hype-Cycle-for-2016_Infographic_revise2Hype cycle – akik az informatika környékén mozognak, biztos találkoztak már ezzel a kifejezéssel. Ezt használja a Gartner elemző cég a technológiai trendek életciklusának leírásakor. Szó szerint „felhajtásciklus” lenne magyarul, de nem igazán tetszik, nem véletlen, hogy nem szokták lefordítani. Röviden összefoglalva, ezek a szakaszai:

  • Az első az új technológia megjelenésétől a lufi kidurranásáig tart. Ebben az időben sokat beszélnek a dologról, nagy a csinnadratta körülötte, sok sikeres alkalmazásról hallunk, és sok probléma merül fel. Sok cég megpróbálkozik vele, de még több vár ki.
  • A túlfűtött várakozások kifulladnak, sok kezdeti próbálkozás csődbe jut, megszűnik. Néhány sikeres termékbe és szolgáltatásba továbbra is fektetnek be pénzt és munkát, és javítgatják őket.
  • Kezd kialakulni a reális kép, hogy mire és hogyan használható ez a technológia. Megjelennek a második és harmadik generációs termékek, egyre több nagyvállalat próbálkozik vele, de a konzervatívabbak még kivárnak.
  • Beindul a tömeges használat. Már tudjuk, hogy minek alapján ítéljük a hasznosságát, és hogyan válasszuk ki a jókat. Folytatódik a növekedés, és megtérülnek a befektetések.

Persze, egyáltalán nem minden új műszaki megoldás járja be ezt az életutat, sok kihal a tömeges használat előtt.

Miért írtam ezt le? Belefutottam az I-Tango összefoglalójába a Gartner friss elemzéséről, és érdekelt, hogy mit mondanak azokról az újdonságokról, amik engem is nagyon foglalkoztatnak, és amikről írtam mostanában.

Mik ezek? Az összekapcsolt mindenfélékről írtam elég sokat. Ez egy nagyon széles terület, és sok elnevezés szerepel ezzel kapcsolatban a Gartner írásában. Az egyik az IoT (a dolgok internete), ami arról szól, hogy olyasmiket is számítógépes hálózatba kapcsolunk, amikre néhány éve még nem is gondoltunk (villanyégők, mosógépek, konyhai hűtők, garázskapuk). Ezt – szerintem – nem lehet anélkül tárgyalni, hogy a nagy számítástechnikai „felhőben” összegyűlt sok-sok információról beszélnénk. Sőt, itt nem csak információról van szó, hanem megjelenik az „okosság” is bizonyos értelemben. Itt most nem az okostelefonra és társaira gondolok, mert azok valójában egyáltalán nem okosak, hanem olyan gépekre, amik (legalábbis látszólag) emberi módon képesek gondolkodni, és a képességeik hasonlóak az emberéhez. Ilyen, például, a Watson, amiről elég sok érdekes hír jelent meg az utóbbi évben.

Ide tartoznak a „connected” mindenfélék, amik közül érdemes kiemelni a hálózatba kötött házat (connected home) és autót (connected car). Mindkettőben sok-sok belső elem kapcsolódik össze és a külvilághoz, és mindkét technológia nagy ígéretekkel és óriási veszélyekkel van teli. Ma még aligha tudhatjuk, hogy hova vezet az útjuk, kényelmesebbé és biztonságosabbá, sőt esetleg jobbá teszik az életünket, vagy hosszú ideig vitatott lesz az értékük. Így vagy úgy, érdemes foglalkoznunk ezekkel is!

Ha már szóba jött az internetre kapcsolt autó, akkor az önvezető autót se hagyhatjuk ki. Ma még nem ért össze ez a két technológia az autókban, de nem kell sokat várnunk erre az integrációra. Szerintem az igazi nagy durranás akkor jön majd, amikor az útvonaltervező összekapcsolódik egy olyan rendszerrel, ami pontosan tudja elemezni és előre jelezni a forgalmat, majd az egész elkezdi az önvezető autót optimálisan vezérelni. Ennek az elemei többé-kevésbé készen is állnak már, és itt-ott írnak is arról, hogy ez egy lehetséges jövő. A szállítóktól még nem láttam határozott állítást, hogy ezen a teljes integráción dolgoznának. Vajon csinálják már? Rendelkezésre áll valakinél a teljes technológiai spektrum? Anélkül, hogy a boszorkánykonyháikba belátnék, a Google esetében biztosra mondhatom, hogy igen. Az önvezető autó kezd összeállni, bár még nem mernek határozott dátumot mondani. Legutóbb ezt olvastam tőlük: „We’re going to learn a lot from our testing in the coming years, including how people might like to use self-driving technology in their daily lives. If the technology develops as we hope, we’ll work with partners to bring this technology into the world safely.” Ez igen óvatos, és az óvatosság indokolt is (különösen a Tesla tragikus balesete fényében.) Az útvonaltervező már megvan, és elég jó minőségű. A három éve megvett valós időben dolgozó alternatíva (Waze) is a Google kezében van, bár egyelőre még külön utakon halad a két szolgáltatás, de ez aligha marad sokáig így. Ha elég sokan használják, a tervezéskor már azt is figyelembe tudja venni, hogy másokat milyen útvonalra irányított, így a jelen állapoton túl már jövőbelátással is rendelkezhet. Ha az egész mögé odatesznek egy nagy kapacitású és gyorsan elemezhető matematikai modellt, akkor eljuthatnak az autók optimális vezérléséig. A szükséges számítógép is kezd meglenni, hiszen az ígéretes kvantum számítógép (a D-Wave) is már házon belül van.

A Google kínai versenytárs a Baidu, és nem csak az internetes keresés területén. Ők is dolgoznak az önvezető autón, és sokkal optimistábbak a megvalósítás időtávját tekintve. Ők úgy gondolják, hogy pár éven belül készen lesznek a sorozatgyártásra, és 2021-ig a tömegtermelés is beindul. A tesztelést hamarosan Amerikában is beindítják ( a K+F részlegük már ott van Kaliforniában, a Google szomszédságában), és az autómegosztó hálózatokkal is tervezik az együttműködést.

Az még kérdés marad, hogy akarjuk-e mi ezt. Sőt, az is kérdés, hogy elérhető-e a kritikus tömeg, elég ügyfele lesz-e a szolgáltatásnak.

Emerging-Technology-Hype-Cycle-for-2016_Infographic_revise2-peakNézzük, hogy hol vannak a kedvenc témáim a csinnadratta mértékével mérve! A Gartner terminológiájában a smart robots, a connected home, a cognitive expert advisors és az autonomous vehicles nevet viselik. Azt még nem látom az ábrájukon sehol, amit az előző hosszú bekezdésben leírtam. Vajon felkerül valamikor a listájukra, mikor, hova és milyen elnevezéssel?

Szóval, hol vannak? Mind a túlfűtött várakozások kidurranása közelében. Az önvezető autó egy picit túljutott ezen, és éppen lefelé indul az illúzióvesztés vályújába. A Gartner szerint tíznél több éve van még ahhoz, hogy az utolsó szakaszba, a tömeges használat fennsíkjára felkapaszkodjék. Hogy látják ezt a gyártók? Az előbb írtam, hogy a Baidu szerint már csak pár év van a tömegtermelésig. A Tesla is optimista volt egy évvel ezelőtt, amikor 2020-21-re tették az elkészültét. Elon Musk akkor azt mondta, hogy ezt követően még néhány év kell a jogi keretek megalkotásához. (Ezt az Egyesült Királyságban már meg is kezdték.) Meglátjuk, kinek és hogyan lesz igaza…

A másik három technológia még felfelé kapaszkodik, és még várja őket a csúcs, de gyorsabb fejlődést jósolnak nekik, 5-10 év múlva kerülhetnek tömeges használatba. Én is kevesebb akadályt és veszélyt látok ezekben, mint a teljesen automatikus autókban. Nem azért, mintha biztonsági szempontból jobban rendben lennének az internetre kapcsolt házak vagy a robotok, hanem azért, mert a hibák kisebb baleseteket okoznak, mint az autók esetében. Vagy most így látszik… (Érdeklődőknek: korábban az Okos adat és az Intelligens félelem című cikkeimben is töprengtem azon, hogy mi történhet és hogyan.)

Kedves Olvasó! Mit gondolsz a Gartner jóslatairól? Mik a várakozásaid? Melyik új technológiában látsz lehetőséget az életünk jobbá tételére?

 

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!