Felhő, kütyük, okosság

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

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

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

R. Daneel Olivaw

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Itt folytatom a jövő héten…

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

Advertisements

One thought on “Felhő, kütyük, okosság

  1. Visszajelzés: Harcostársak | Kerékfy Pál

Vélemény, hozzászólás?

Adatok megadása vagy bejelentkezés valamelyik ikonnal:

WordPress.com Logo

Hozzászólhat a WordPress.com felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Twitter kép

Hozzászólhat a Twitter felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Facebook kép

Hozzászólhat a Facebook felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Google+ kép

Hozzászólhat a Google+ felhasználói fiók használatával. Kilépés / Módosítás )

Kapcsolódás: %s