Plăcinta preferată a Americii. Care este?
Public: De mere! Kenneth Cukier: De mere, sigur că da.
De unde știm?
Datorită datelor.
Ne uităm la vânzările supermarketurilor, vânzările plăcintelor congelate de 30 cm.
Iar plăcinta de mere câștigă. Detașat.
Majoritatea vânzărilor sunt la plăcinta de mere.
Dar apoi supermarketurile au început să vândă plăcinte mai mici, de 11 cm,
și dintr-o dată plăcinta de mere a căzut pe locul 4 sau 5.
De ce? Ce s-a întâmplat?
Ia să ne gândim.
Când cumpărăm o plăcintă de 30 cm
toată familia trebuie să fie de acord,
iar plăcinta de mere e a doua preferință a tuturor.
(Râsete)
Dar când iei o plăcintă personală, de 11 cm,
poți s-o iei pe cea pe care ți-o dorești.
Poți să-ți alegi prima preferință.
Avem mai multe date.
Vedem ceva ce nu puteam vedea când aveam cantități mai mici de date.
Dar ideea e că datele mai multe
nu ne permit doar să vedem mai mult, mai mult din același lucru.
Datele mai multe ne permit să vedem ceva nou.
Ne permit să vedem mai bine.
Ne permit să vedem altfel.
În cazul de faţă ne permit să vedem
care e plăcinta preferată a Americii:
nu cea de mere.
Probabil toată lumea a auzit termenul „date masive”.
De fapt probabil vi s-a făcut acru tot auzind „date masive”.
E adevărat că se face mult tam-tam pe seama termenului și e mare păcat,
pentru că datele masive sunt o unealtă foarte importantă
prin care va avansa societatea.
În trecut ne uitam la date puține
și ne întrebam cum am putea încerca să înțelegem lumea,
iar acum avem mult mai multe, mai multe decât era posibil înainte.
Constatăm că având o colecție mare de date putem face lucruri
imposibil de realizat cu date puține.
Datele masive sunt importante și sunt noi.
Dacă ne gândim bine,
singurul mod în care planeta va face față problemelor globale
— hrănirea populației, furnizarea serviciilor medicale,
alimentarea cu energie, electricitate,
și cum facem să nu ne rumenim cu încălzirea globală —
e prin folosirea eficientă a datelor.
Dar ce e nou în datele masive? Care e marea scofală?
Pentru a răspunde, să ne amintim cum arătau informațiile efectiv în trecut.
În 1908, pe insula Creta,
arheologii au descoperit un disc de lut.
L-au datat în 2000 î.Hr., deci e vechi de 4000 ani.
Discul are inscripții, dar nu știm ce înseamnă, e un mister complet.
Dar ideea e că așa arătau informațiile acum 4000 ani.
Așa proceda societatea pentru a păstra și transmite informațiile.
Dar societatea nu a avansat așa de mult.
Încă mai păstrăm informații pe discuri,
dar acum putem stoca mult mai multe informații decât oricând.
Căutarea e mai ușoară. Copierea e mai ușoară.
Distribuirea e mai ușoară. Prelucrarea e mai ușoară.
Și putem refolosi aceste informații
în moduri pe care nu ni le-am închipuit când am colectat datele.
În această privință datele au trecut de la a fi păstrate la a fi circulate,
de la ceva staționar și static
la ceva fluid și dinamic.
Ca să zic așa, informațiile au o lichiditate.
Discul descoperit în Creta și vechi de 4000 ani
e greu, nu stochează multe informații.
Iar acele informații nu pot fi schimbate.
Pe de altă parte, toate documentele
pe care le-a luat Edward Snowden de la Agenția de Securitate Națională din SUA
încap pe un stick de memorie de mărimea unei unghii,
și se pot transmite cu viteza luminii.
Mai multe date. Mai multe.
Un motiv pentru care azi lumea are atâtea date e că adunăm lucruri
despre care dintotdeauna am adunat informații.
Dar un alt motiv e că luăm lucruri care au fost mereu informaționale,
dar n-au mai fost puse sub formă de date, și le transformăm în date.
Gândiți-vă de exemplu la problema localizării.
Să-l luăm pe Martin Luther.
Dacă voiam să știm, în anii 1500, unde se află Martin Luther,
trebuia să-l urmăm peste tot, poate cu pană și cerneală, ca să notăm.
Dar acum gândiți-vă cum e azi.
Știți că undeva, printr-o bază de date a unui furnizor de telecomunicații,
e un tabel sau cel puțin o înscriere
care înregistrează informații despre noi, unde am fost în fiecare moment.
Dacă aveți un telefon mobil cu GPS, dar chiar dacă nu are GPS,
vă poate memora informațiile.
În această privință localizarea a fost „datificată”.
Acum gândiți-vă de exemplu la problema posturii,
cum stați așezați,
cum stați dv.
sau cum stați dv. sau dv.
Diferă în funcție de lungimea piciorului, de spate și de conturul spatelui.
Dacă aș pune sensori, să zicem 100 de sensori, în scaunele tuturor,
aș putea crea un index unic pentru fiecare.
Ca o amprentă, dar nu a degetului.
Și la ce am putea s-o folosim?
Unii cercetători din Tokio o folosesc ca posibil sistem antifurt pentru mașini.
Ideea e că hoțul stă la volan, încearcă să pornească,
dar mașina recunoaște că la volan e un șofer neautorizat
și atunci de exemplu se oprește motorul dacă nu tastezi o parolă în sistem
ca să-i spui: „Hei, sunt autorizat să conduc.”
Grozav.
Ce-ar fi dacă toate mașinile din Europa ar folosi această tehnologie?
Ce am putea face atunci?
Dacă punem datele cap la cap poate reușim să identificăm
semnele distinctive care să prezică optim
că se va produce un accident de mașină
în următoarele cinci secunde.
Astfel s-ar datifica oboseala șoferului.
Iar utilitatea apare când mașina simte că persoana cade în poziția aceea
și știe automat să pornească o alarmă internă,
să vibreze volanul sau să claxoneze înăuntru, să spună:
„Trezește-te, fii mai atent la drum!”
Astfel de lucruri putem face datificând mai multe aspecte ale vieții.
Deci ce valoare au datele masive?
Ia gândiți-vă. Avem mai multe informații.
Putem face lucruri pe care nu le puteam face înainte.
Una din aplicațiile impresionante ale acestei noțiuni
e în domeniul învățării automate.
Învățarea automată e o ramură a inteligenței artificiale
care ea însăși e o ramură a informaticii.
Pe scurt, în loc să instruim un calculator ce să facă,
bombardăm problema cu informații
și-i cerem calculatorului să descopere singur.
Veți înțelege mai bine dacă veți vedea începuturile.
În anii 1950, un informatician de la IBM pe nume Arthur Samuel,
căruia îi plăcea să joace dame,
a scris un program pentru a putea juca împotriva calculatorului.
A jucat. A câștigat.
Pentru că tot ce știa calculatorul erau mutările permise.
Arthur Samuel mai știa altceva.
Arthur Samuel mai știa
și strategie.
Atunci a adăugat un mic sub-program care să opereze în fundal.
Tot ce făcea era să calculeze probabilitatea ca o configurație dată
să conducă la o tablă de joc câștigătoare sau necâștigătoare
după fiecare mutare.
Joacă cu calculatorul. Câștigă.
Atunci Arthur Samuel lasă calculatorul să joace singur.
Joacă singur, adună mai multe date.
Adună mai multe date, îi crește precizia predicției.
Atunci Arthur Samuel se întoarce la calculator și joacă cu el, și pierde.
Și joacă, și pierde.
Și Arthur Samuel a creat o mașină
care îl depășește la o sarcină în care el a inițiat-o.
Această idee de învățare automată se răspândește peste tot.
Cum credeți că avem mașini care se conduc singure?
E societatea mai capabilă să pună toate regulile rutiere într-un software?
Nu.
E mai ieftină memoria? Nu.
Sunt mai rapizi algoritmii? Nu.
Sunt mai bune procesoarele? Nu.
Toate astea contează, dar nu sunt ele motivul.
Motivul e că am schimbat natura problemei.
Am trecut de la a-i spune deschis și explicit calculatorului cum să conducă
la a-i spune:
„Iată o mulțime de date despre vehicul. Descurcă-te.
Prinde-te singur că ăla e un semafor, că semaforul e roșu și nu verde,
că asta înseamnă să te oprești și nu să continui”.
Învățarea automată e la baza multor lucruri pe care le facem online:
motoare de căutare,
algoritmul de personalizare de la Amazon,
traduceri computerizate,
sisteme de recunoaștere a vocii.
Cercetătorii s-au interesat recent de problema biopsiilor,
a biopsiilor de cancer.
Au cerut calculatorului să identifice,
analizând datele și procentajul de supraviețuire,
să determine dacă într-adevăr celulele
sunt canceroase sau nu.
Și bineînțeles, folosind date și un algoritm de învățare automată,
mașina a reușit să identifice cele 12 semne tipice care prezic optim
că biopsia unor celule canceroase de sân e într-adevăr canceroasă.
Problema?
Literatura medicală cunoștea numai nouă dintre ele.
Trei caracteristici nu erau între cele care trebuiau verificate,
dar mașina le-a detectat.
Datele masive au și părți negative.
Ne vor îmbunătăți viața, dar sunt probleme de care trebuie să fim conștienți.
Prima e ideea
că s-ar putea să fim pedepsiți pentru predicții,
că poliția ar putea folosi datele masive pentru propriile scopuri,
ca în filmul „Raport Special”.
Se numește „poliție preventivă” sau „criminologie algoritmică”,
iar ideea e că folosind multe date, de exemplu locul crimelor trecute,
știm unde să trimitem patrulele.
Are logică, dar desigur problema e că nu se va limita la localizare,
ci va ajunge la nivelul individului.
De ce să nu folosim date din foaia matricolă de liceu?
Poate ar trebui să ținem cont dacă sunt șomeri, ce risc de credit au,
ce comportament au pe internet, dacă se culcă noaptea târziu.
Fitbitul lor, când va decela biochimia, va arăta că au gânduri agresive.
Poate vom avea algoritmi care să prezică ce avem de gând să facem
și poate vom fi trași la răspundere înainte de a face ceva.
Intimitatea era problema centrală în epoca datelor puține.
În epoca datelor masive problema va fi
de a proteja liberul arbitru,
alegerea morală,
voința umană,
factorul uman.
Mai e o problemă.
Datele masive ne vor fura locurile de muncă.
Datele masive și algoritmii vor pune la încercare
munca funcționarilor și a profesioniștilor în secolul XXI
așa cum automatizarea fabricilor și linia de asamblare
au pus la încercare muncitorimea în secolul XX.
Să luăm un laborant
care se uită cu microscopul la o biopsie de cancer
să vadă dacă e canceroasă sau nu.
Omul a fost la facultate.
Cumpără proprietate.
Votează.
E acționar în societate.
Omul acesta și o întreagă armată de profesioniști ca el
își vor găsi slujbele schimbate radical sau chiar complet eliminate.
Ne place să credem că tehnologia creează slujbe pentru o vreme
după o perioadă scurtă de dislocare.
E adevărat în sistemul de referință cu care trăim: revoluția industrială.
Pentru că exact așa s-a întâmplat.
Dar uităm ceva în analiza aceasta:
anumite categorii de locuri de muncă sunt eliminate total și nu se mai întorc.
Revoluția industrială nu prea a fost bună dacă erai un cal.
Deci va trebui să avem grijă,
să luăm datele masive și să le adaptăm la nevoile noastre,
la nevoile noastre foarte omenești.
Trebuie să fim stăpânul tehnologiei, nu servitorul ei.
Era datelor masive abia acum începe
și, sincer, nu prea ne descurcăm cu datele pe care le putem colecta acum.
Nu e doar o problemă pentru Agenția de Securitate Națională.
Firmele adună o mulțime de date și mai abuzează de ele.
Trebuie să avansăm, iar asta durează.
E cam ca problema pe care o avea omul primitiv cu focul.
E o unealtă, dar e o unealtă care, dacă nu suntem atenți, ne va arde.
Datele masive ne vor transforma viața, munca și gândirea.
Ne vor ajuta să ne ocupăm de cariere și să trăim o viață plină de satisfacții,
de speranță, de fericire și de sănătate.
Dar în trecut ne-am uitat adesea la tehnologia informației
și ochii noștri au văzut doar T-ul, tehnologia, hardware-ul,
pentru că asta era partea fizică.
Acum trebuie să ne aruncăm privirea pe I, informația, care e mai puțin vizibilă,
dar în unele privințe mult mai importantă.
Omenirea poate în sfârșit învăța din informațiile pe care le poate colecta,
în încercarea noastră dintotdeauna de a înțelege lumea și locul nostru în ea.
De aceea datele masive sunt mare scofală.
(Aplauze)