Még hogy elveszik a robotok a munkát? Ugyan, ők segítenek majd élni

-

Ha ön kamionsofőr, raktárban dolgozó munkás, taxis, akkor még van miért aggódnia. Az irodában dolgozóknak viszont csak arra kell felkészülniük, hogy szuperintelligens gépek hozzák majd felszínre számukra a régen elfeledett tudást. Sőt, még a gyerekeinket is ezek fogják tanítani.


Las Vegasnak és a számítástechnikának, adatfeldolgozásnak első pillantásra nincs sok köze egymáshoz. A város fő nevezetességének számító kaszinók arra a tényre épültek, hogy az emberek többsége katasztrofálisan túlbecsüli a saját szerencséjét, és egy kicsit sem kelt gyanút benne, hogy a játékosok pénzéből az Eiffel-toronytól a gízai piramisokig mindent felépítettek a városban.

Egy napot kellett ahhoz eltölteni az IBM Inspire nevű konferenciáján, hogy az összefüggés világos legyen. A cég egyik igazgatóhelyetteséről, Jeff Jonasról derül ki, hogy mielőtt az IBM felvásárolta az akkori vállalatát, egyebek között a kaszinókat védte a csalók ellen. A legnagyobb fogása az amerikai MIT műszaki egyetem diákjaiból álló kártyaszámláló csoport leleplezése volt. Ezek a fogadási mintákkal operáló csoportok rendkívül kellemetlenek voltak a kaszinóknak, mert gyakrabban nyertek, mint az asztalhoz csak betévedő játékosok. Jonasék voltak azok is, akik kimutatták, hogy a megbecsült, VIP-státuszú játékosok között zavaróan sok a csaló. Ezeknek a felderítéséhez pedig a kaszinóknak és hoteleknek az amúgy is a kezükben lévő adatait használta.


Ma már nem számol kártyákat Bill Kaplan, az MIT-s csapat vezetője


Az adat pedig a konferencia egyik nagy témája. Már nem ez a kulcsszó, az elmúlt két-három évben megszokottá vált, hogy mindenki Big Datáról (magyarul nagy adat, de nem nagyon fordítják le) beszél. A csodálatos felismeréseket rejtő, ki nem használt adatbázisok jelentik az új olajat, aranybányát, isten rejtett nevét.


Kevin Spacey-t egy algoritmus választotta a szerepre


Biztos emlékeznek arra, hogy a Kártyavár (House of Cards) első évadának bemutatásakor mekkora hír volt, hogy a Netflix azért készítette el egy 1990-es brit sorozat remake-jét Kevin Spacey főszereplésével, mert az adatvarázslóik szerint az embereknek pont erre volt szükségük. A tipp bejött, a Kártyavár begyűjtött egy halom díjat, ma pedig már csak egy-egy mondatnyi említést ér, hogy a Legendary Entertainment valós idejű twitteres analitikával támogatja meg a legújabb filmjeinek szereplőválasztását.


Amit ma megmérhetsz

A mérhető adatok és az elemzésük miatt megváltozó világ az egyik központi elem volt a konferencián. Az IBM-mel szoros partnerséget ápoló The Weather Company – ezer minden más mellett ők üzemeltetik a Weather Channel nevű időjáráscsatornát – vezérigazgatója arról beszélt egy előadáson, hogy a kereskedelmi eredmények feldolgozását a hőmérséklet, illetve a várható időjárás jelentősen átalakítja. A folyamat eleje a turistavárosokból ismert, „napsütésben napszemüveget, esőben esernyőt vesznek az utcai árustól” jelenség. Fel lehet fedezni bonyolultabb mintákat is. A közelgő hóviharra például az anyukák pulóvervásárlással, a férfiak sör- és chipsrendeléssel készülnek.

Ha pedig ezekhez az adatokhoz az angolszász területen rendkívül elterjedt Twitterből és az újságcikkekből kinyerhető információkat is hozzáadják, ismét változhat a kép. A számítógép átlátja a marketinges vagy a boltvezető helyett, hogy egy-egy ismert játékos eltiltása, a bajnokság állása és a várható időjárás hogyan hat egymásra, milyen terméket érdemes mindezek figyelembevételével olcsóbban, akcióban árulni.


Ön örülne, ha az időjáráshoz árazná be az automata a kólát?


A való életből vett vagy ott alkalmazható példák nagyon gyakran forogtak a marketing körül. Az egyik előadóban még az is felmerült, hogy ma már van elég számítási kapacitásunk arra, hogy egy italautomatákat telepítő cég lemérje, a város melyik pontjain milyen üdítőket érdemes árulni. Ha pedig ezzel megvan, izgalmas kísérlet lenne drágábban adni az italokat, ha meleg van. Most már tudják, kit kell okolni, ha nyáron több aprót kell bedobálni majd a kóláért.

A analitikai előadások akkor válnak igazán érdekessé, amikor a példák elszakadnak a mindennapi élettől. A világ 2,2 milliárd pontjára 15 percenként új előrejelzést számoló Weather Company biztosítótársaságoknak, repülőtársaságoknak és a Vöröskeresztnek is szolgáltat adatot. Az előbbi szólhat az ügyfeleinek, hogy óriási jégeső jön, álljanak be a kocsival, így az esetek felében a drága kárigények helyett nagyjából csak az sms-ek árát kell kifizetnie. A légitársaság pedig biztonságosabb pályára parancsolhatja a repülőit, ha a magasabb légrétegekben nagy a turbulencia, vagy ahogy az American Airlines pilótája fogalmazott: ha hepehupás előttünk a levegő. A kerülőúton elhasznált kerozin olcsóbb, mint a sérült utas vagy személyzet.


A robotok – tudják, amelyek a munkánkra pályáznak

A sokféle adat összefésülésével, elbírálásával és a javaslatok megfogalmazásával már túl is léptünk a Big Datán. Idén mindenki a kognitív fordulatról, kognitív cégekről vagy a kognitivitás koráról beszélt. Ez nem azt jelenti, hogy jövőre még az energiacégek is az emberi aggyal, gondolkodással és pszichológiával foglalatoskodnak majd, hanem azt, hogy az IBM megtalálta a kulcsszót, amellyel a 2011-ben bemutatott Watson nevű technológiáját el tudja adni.

A Watson eredetileg nagy, strukturálatlan szöveges adatbázisok (például egy enciklopédia) feldolgozására, emberi nyelven feltett kérdések megértésére és megválaszolására képes rendszer volt. (Itt kérdezhet rá például néhány orvosi problémára.) Úgy mutatták be, hogy egy hárommeccses tornán két emberi kvízbajnokot is legyőzött. Ha van felesleges fél órájuk, még ma is nagyon érdekes megnézni a három fordulót.


Csak fél óra, és bemutatja, hogyan okos és hogyan nagyon buta egy számítógép


Az akkor csinos bemutatónak és remek reklámnak bizonyuló rendszer mára sokat változott. Új modulok kerültek bele, képes például kompromisszumos döntéseket mérlegelni, tud több nyelvre fordítani, szövegeket és szövegben kifejtett koncepciókat több módon feldolgozni, képet elemezni, és még a kérdezőhöz is tudja magát igazítani. Olyasmi, ahogy a filmekben a beszélő, emberszerű értelemmel rendelkező mesterséges intelligenciákat szokták ábrázolni, csak éppen nem szabad, nincs személyisége, nem egy lény.

Az IBM szerint ahhoz, hogy hasznos kiegészítője legyen egy emberi kutatónak, erre a szabadságra nincs is szüksége. Épp elég, ha egyfajta tökéletes könyvtáros és kutatóasszisztens szerepét be tudja tölteni, akitől meg lehet kérdezni olyan dolgokat, amikre ugyan van válasz, de többórányi keresés lenne előszedni. A nagy trükk az, hogy a rendszer nem csak keresőként működik. Egy hagyományos dokumentumkereső a szövegben lévő szavakkal tud dolgozni: ha a dokumentumunkban benne van a bablevesrecept kifejezés, akkor erre ki is dobja. A Watson a nyelvet mélyebben érti, képes szinonimákat, a szavakhoz társított koncepciókat is értelmezni. A fenti fájlt például akkor is megtalálná, ha azt kérdeznénk a géptől, hogy „Van itthon paszuly, mit főzzek?”


IBM ANNOUNCES NEW WATSON HEALTH UNIT

A tökéletes könyvtáros olyan dokumentumokra is emlékszik, amelyeket mindenki elfelejtett már


A meg nem található tudás az ellenség

A Watson-alapú információs rendszert is használó Woodside Energy adattudósa, Russell Potapinski egy olyan esetet hozott példának, amikor a még csak tanítás alatt lévő rendszer drága mérnökórákat spórolt meg a cégnek. Az egyik olajfúrótornyokat tervező veterán mérnök tervezgetés helyett a gépet kérdezte meg, hogy elő tudja-e túrni, korábban milyen megoldásokat alkalmaztak a helikopterleszállók madármentesítésére. A Watson egy szempillantás alatt dobott ki egy tíz éve már megtervezett, ma is használható eljárást, amelyre senki nem emlékezett a cégnél.

Az ember az összes hasonló sztoriban ott volt: ő tette fel az első kérdést. Így a kötelező science fiction klisé, amely szerint a robotok elveszik az emberek munkáját, elő sem került. „Általában egy kognitív rendszer és egy ember együtt jobb eredményeket ér el, mint egy ember maga vagy a számítógép ember nélkül” – mondta Steve Pratt, az IBM kognitív területért felelős igazgatóhelyettese.


Ha kérik, a gyerekre is vigyáz

A Watson alapvetően üzleti technológia ugyan – az IBM nem nagyon rendelkezik fogyasztói termékekkel –, de építettek már rá olyan programokat, amelyekkel bárki találkozhat. Az egyelőre még csak Apple-eszközökre elérhető Wine4.me nevű app például a Watsonra alapozva ad tanácsokat a borvásárláshoz. Meg lehet tőle kérdezni, hogy úgy általában mit ajánl, de lehet szűkíteni ételekre, árkategóriákra, jellemzőkre is. Az app pedig szép lassan megtanulja az ízlésünket – ennyivel többet tud egy borszakértők értékeléseiből épített listákkal dolgozó alkalmazásnál.



Még ennél is sci-fibb a megjelenés előtt álló Cognitoys nevű játék, amely a kisgyerekek végtelen kérdezési vágyát köti össze a Watson-rendszerek közel végtelen tudásával. A beszélgetős, a gyerekhez idomuló játék azt ígéri, hogy együtt tanul a tulajdonosával. Ismerős valahonnan az ötlet? Neal Stephenson magyarul is megjelent Gyémántkorában olyan mesekönyvvel látták el a gyerekeket, amely beszélgetett velük, válaszolt a kérdéseikre. Hasonló technológia teszi majd lehetővé, hogy a jövő évtől néhány üzletben Pepper robotok segítsenek vásárolgatni, vagy ők üdvözöljenek a szállodában.


analitika, okos gépek, Pepper robot

Bevásárlássegítő asszisztens és hotelportás lesz a Pepper robot


Emberből is lehet (majdnem) gépet csinálni

Több tíz adatforrással és fejlett analitikával a folyamatot meg is lehet fordítani. A 47 éves Dave Haas úgy indult idén a Race Across America nevű, az országot nyugatról keletre átszelő biciklis versenyen, hogy „Watson-edző” segítette. A biciklije a leadott erőt mérte, a meze alatt viselt műszeres „atlétatrikó” az izzadást, szívritmust és egyéb fizikai jellemzőket monitorozta. Reggelente Haas egy pirulára emlékeztető rádiós adót is lenyelt, amely a teste maghőmérsékletét sugározta 24 órán keresztül, amíg nem távozott a salakanyagok megszokott útján. Emellett mérték az energiabevitelt és vizeletvizsgálatokat végeztek minden adandó alkalommal.


analitika, okos gépek, Dave Haase

Egy napot javított saját 2009-es idején Dave Haas idén a 4800 kilométeres versenyen


Haas napi 22 órákat tekert, és csak 2-2 órákat aludt a verseny közel kilenc napja alatt. A pihenők idejét úgy lőtték be a várható időjárás alapján, hogy a legrosszabb órákat átaludja. Egy 47 éves férfi csak egy hollywoodi sportfilmben nyerné meg a versenyt, Haas viszont második lett idén egy harmincpár éves biciklis futár mögött. Majdnem egy napot javított saját 2009-es idején, amiből legalább 12 órát annak tud be, hogy több tíz adatsor alapján a csapat mondta meg, mikor igyon, mikor hűtse le magát, és mikor van itt az ideje a pihenőnek.