Koja je omiljena američka pita?
Publika: Od jabuke. Kenet Kukir: Od jabuke. Naravno.
Kako to znamo?
Zbog podataka.
Posmatramo rasprodaju u supermarketima,
prodaju zamrznutih pita prečnika 30 cm,
i jabuka pobeđuje.
Bez konkurencije.
Najveći deo prodaje je od jabuka.
Zatim su supermarketi počeli da prodaju manje pite,
pite prečnika 11 cm.
Odjednom, jabuka pada na četvrto ili peto mesto.
Zašto? Šta se dogodilo?
Dobro. Razmislite o tome.
Kada kupite pitu od 30cm,
cela porodica mora da se složi,
a pita od jabuka je svima drugi omiljeni izbor.
(Smeh)
Ali kad kupite zasebnu pitu od 11cm,
možete da kupite onu koju vi hoćete.
Možete da uzmete vaš prvi izbor.
Imate više podataka.
Možete da vidite nešto
što niste mogli da vidite kada ste ih imali u manjim količinama.
Dakle, poenta je da više podataka
ne samo što nam omogućava da vidimo više,
više o tome što posmatramo.
Više podataka nam omogućava da vidimo novo.
Omogućava nam da vidimo bolje.
Omogućava nam da vidimo različito.
U ovom slučaju, omogućava nam da vidimo
koja je omiljena američka pita:
nije od jabuka.
Svi ste verovatno čuli izraz "veliki podaci".
Verovatno vam je i loše na pomenu izraza
"veliki podaci".
Tačno je da se podigla velika buka oko ovog izraza,
što je loše.
Zato što su veliki podaci veoma važan alat
pomoću kog će društvo da napreduje.
U prošlosti smo posmatrali "male podatke"
i razmišljali o tome šta bi značilo
da pokušamo da razumemo svet,
a sada ih imamo mnogo više,
više nego što smo ikada imali.
Shvatili smo da kada imamo mnogo podataka,
u principu možemo uraditi stvari
koje nismo mogli sa manje podataka.
Veliki podaci su bitni, i to je nešto novo,
kada razmislimo o tome,
jedini način na koji će se planeta suočiti
sa svojim globalnim izazovima -
nahraniti ljude, obezbediti im medicinsku negu,
pružiti im energiju, struju,
da se pobrine da ne izgore
zbog globalnog zagrevanja -
jeste zbog efikasne upotrebe podataka.
Šta je novo u vezi sa velikim podacima? U čemu je velika caka?
Da bismo odgovorili na to pitanje,
razmislimo kako su informacije izgledale,
fizički izgledale u prošlosti.
1908. godine na Kritu,
arheolozi su pronašli glineni disk.
Smestili su ga oko 2000. g. pre Hrista, dakle star je 4000 godina.
Na tom disku postoji zapis,
ali ne znamo šta on znači.
Potpuna je zagonetka, ali poenta je u tome
da su tako informacije izgledale
pre 4000 godina.
Tako je društvo čuvalo
i prenosilo informacije.
Društvo nije baš toliko napredovalo.
I dalje čuvamo informacije na diskovima,
ali danas možemo da čuvamo mnogo više,
više nego ikada.
Pretraživanje je lakše. Kopiranje je lakše.
Deljenje je lakše. Obrada je lakša.
Možemo da koristimo te informacije iznova,
na načine na koje nismo ni zamišljali
kada smo počeli da sakupljamo podatke.
U tom smislu,
podaci su prešli iz skladištenja u protok.
Od nečega što je stacionarno i statično
do nečega što je fluidno i dinamično.
Ako ćemo tako, informacija je kao tečnost.
Disk, koji je otkriven u blizini Krita,
pre 4000 godina, je težak.
Ne sadrži puno informacija,
i te informacije su nepromenljive.
Nasuprot tome, svi fajlovi
koje je Edvard Snouden uzeo
od Državne bezbednosne agencije u SAD-u
staju na memorijski uređaj
veličine nokta,
i mogu se razmenjivati brzinom svetlosti.
Još podataka. Više.
Jedan razlog zašto danas imamo toliko podataka
je što sakupljamo stvari
o kojima smo uvek skupljali informacije,
ali drugi razlog je zato što uzimamo stvari
koje su uvek bile informativne
ali nikad nisu prebačene u oblik podataka
i stavljamo ih u podatke.
Zamislite, npr. pitanje lokacije.
Uzmimo Martina Lutera za primer.
Da smo 1500. god. želeli da znamo
gde je Martin Luter,
morali bismo da ga pratimo u svakom trenutku,
možda sa perom i mastilom,
i da to beležimo,
ali razmislite kako to izgleda danas.
Znate da negde,
verovatno u bazi podataka telefonskog operatera,
postoji tabela ili bar podatak u bazi
koji beleži informaciju
o tome gde ste bili u svakom momentu.
Ako imate mobilni telefon,
koji ima GPS, čak i ako nema GPS,
on čuva informacije.
U ovom smislu, lokacija je postala "podatkovana".
Razmislimo, npr. o pitanju držanja,
načinu na koji upravo sedite,
načinu na koji vi sedite,
načinu na koji vi sedite, i vi.
Svi se razlikuju, i zavise od dužine nogu
i leđa i od konture leđa,
i, ako bih postavio senzore, možda 100 senzora
u sve vaše stolice,
našao bih indeks koji je jedinstven za svakoga,
kao otisak prsta, ali nije od prsta.
Međutim, šta bismo mogli sa tim?
Istraživači u Tokiju ga koriste
kao potencijalni alarmni uređaj u kolima.
Ideja je da ako za volan sedne lopov,
pokuša da pobegne, ali automobil prepozna
da za volanom nije odobreni vozač,
možda zaustavi motor, osim ako vozač
ne unese šifru u kontrolnu tablu
da kaže: "Hej, imam dozvolu da vozim". Odlično!
Šta ako bi svaki automobil u Evropi
imao ovu tehnologiju?
Šta bismo mogli tada?
Možda, kada bismo nagomilali podatke,
mogli bismo da uočimo znakove upozorenja
koji najbolje predviđaju
da će se dogoditi automobilska nesreća u narednih pet sekundi.
Tada bismo u obliku podataka beležili
zamor vozača,
i svrha bi bila da kada kola osete
da je vozač upao u određeni položaj,
automatski kaže: "Hej, pusti interni alarm."
kojim bi zavibrirao volan, zatrubio iznutra i rekao
"Hej, budi se!
obrati više pažnje na put."
To su neke stvari koje možemo da uradimo
kada prebacimo u podatke više aspekata naših života.
Koja je vrednost velikih podataka?
Pa, razmislite o tome.
Imate više informacija.
Možete da uradite ono što niste mogli ranije.
Jedna od najimpresivnijih oblasti
u kojoj ovaj koncept igra ulogu
jeste mašinsko učenje.
Mašinsko učenje je grana veštačke inteligencije,
koja je grana računarskih nauka.
Glavna ideja je da umesto
da kažemo računaru šta da radi,
jednostavno ubacimo podatke u problem
i kažemo računaru da ga reši sam.
Pomoći će vam da ga razumete
gledajući u njegove korene.
U 1950-im, informatičar u IBM-u,
Artur Semjuel, voleo je da igra "Damu",
te je napisao kompjuterski program
kako bi igrao protiv računara.
Igrao je. Pobedio je.
Igrao, pobedio.
Jer je računar znao dozvoljene poteze.
Artur Semjuel je znao nešto drugo.
Artur Semjuel je poznavao strategiju.
Napisao je mali potprogram, pored ovog,
koji je radio u pozadini,
i samo računao verovatnoću
da data situacija na tabli pre vodi
ka pobedničkoj tabli nego ka gubitničkoj,
nakon svakog poteza.
Igra protiv računara. Pobeđuje.
Igra protiv računara.
Pobeđuje.
Igra protiv računara. Pobeđuje.
Zatim je Artur Semjuel pustio računar
da igra protiv sebe.
Igrao je. Sakupljao je više podataka.
Sakupljajući više podataka, povećavao je tačnost svog predviđanja.
Zatim se Artur Semjuel vratio do računara.
Igra, i gubi.
I tako je Artur Semjuel stvorio mašinu
koja prevazilazi njegove mogućnosti u igri kojoj ju je naučio.
Ova ideja mašinskog učenja
se širi na sve strane.
Šta mislite, odakle nam samoupravljajuća vozila?
Da li napredujemo kao društvo
ubacivanjem svih pravila vožnje u softver?
Ne. Memorija je jeftinija. Ne.
Algoritmi su brži. Ne. Procesori su brži. Ne.
Sve to je bitno, ali ne zbog toga.
Nego zato što smo promenili koren problema.
Promenili smo prirodu problema
od one u kojoj smo direktno
objasnili računaru kako da vozi,
do one u kojoj kažemo:
"Evo ti mnogo podataka u vezi sa vozilom.
Shvati sam.
Shvati da je ovo svetlo na semaforu.
Da je crveno, a ne zeleno.
Da to znači da moraš da staneš,
a ne da nastaviš."
Mašinsko učenje je u osnovi
mnogih stvari na mreži.
Pretraživači,
Amazonov personalizovani algoritam,
računarsko prevođenje,
sistemi za prepoznavanje glasa.
Istraživači su skoro posmatrali
problem biopsije.
Biopsije raka.
Pitali su računar da ustanovi
posmatrajući podatke i stopu preživljavanja,
da odluči da li su ćelije zapravo
kancerogene ili ne.
Zasigurno, kada ubacite podatke,
pomoću algoritma mašinskog učenja,
mašina je postala sposobna da prepozna
12 znakova koji najbolje predviđaju
da je biopsija raka ćelija dojke
zaista zahvaćena rakom.
Problem?
Medicinska literatura je poznavala samo devet od njih.
Tri od tih simptoma su bili oni
koje ljudi nisu trebali da traže,
ali ih je mašina uočila.
Ali, postoji loša strana velikih podataka.
Unaprediće naše živote,
ali postoje problemi kojih moramo biti svesni.
Prvi od njih je ideja
da možemo biti kažnjeni za predviđanja,
da policija može koristiti velike podatke u svoje svrhe,
nešto poput fima "Suvišni izveštaj".
Ovaj izraz zovemo sposobnost predviđanja
ili algoritamska kriminologija,
i ideja je da ako uzmemo mnogo podataka
npr. mesta prošlih zločina,
znamo gde da pošaljemo patrole.
To ima smisla, ali problem je, naravno,
u tome što se neće završiti samo na podacima o lokaciji.
Ići će do ličnog nivoa.
Zašto ne koristimo podatke
o nečijim ocenama iz srednje škole?
Možda da iskoristimo činjenice
o zaposlenosti, o kreditnom stanju,
o ponašanju na internetu,
da li su budni noću.
Ako njihov Fitbit može da prepozna njihove biohemijske parametre,
pokazaće kada imaju agresivne misli.
Možemo imati algoritme
koji bi mogli predviđati šta ćemo uraditi,
i mogu nas smatrati odgovornim
pre nego što delamo.
Privatnost je bila centralni izazov
u eri malih podataka.
U danima velikih podataka,
izazov će biti zaštita slobodne volje,
moralnih izbora, ljudske volje,
ljudske odlučnosti.
Postoji još jedan problem.
Veliki podaci će nam ukrasti poslove.
Veliki podaci i algoritmi će izazvati
kancelarijske, visoko obrazovane radnike
dvadeset prvog veka
slično kao što su automatizacija
i pokretna traka
izazvale radničku klasu u 20. veku.
Setimo se laboratorijskog tehničara,
koji pod mikroskopom posmatra
biopsiju raka
da bi zaključio da li je zahvaćena rakom.
Ova osoba je završila fakultet.
Ona kupuje imovinu.
On ili ona glasa.
On ili ona je član društva.
Posao ove osobe,
i celog niza stručnjaka
kao što je ova osoba,
shvatiće da se njihov posao znatno menja
ili da će potpuno nestati.
Volimo da mislimo
da će vremenom tehnologija praviti poslove
iza kratkog, privremenog doba dislokacije,
što je i tačno za taj referentni okvir
u kom svi živimo, industrijsku revoluciju,
jer tako se tačno i dogodilo.
Međutim, u toj analizi zaboravljamo
da postoje kategorije poslova
koje će jednostavno nestati i neće se vratiti.
Industrijska revolucija nije bila dobra
ako ste bili konj.
Dakle, moramo biti pažljivi,
i moramo velike podatke prilagoditi našim potrebama,
našim ljudskim potrebama.
Moramo biti gospodari tehnologije,
a ne njene sluge.
Na samom smo početku doba velikih podataka,
i iskreno, za sada ne rukujemo dobro
podacima koje sada možemo da prikupimo.
To nije problem samo Državne bezbednosne agencije.
Firme sakupljaju dosta podataka, i takođe ih ne koriste dobro,
moramo ovladati time, a za to je potrebno vreme.
Podseća na situaciju
kada se primitivni čovek suočio sa vatrom.
To je alat, ali alat koji će nas opeći
ako ne budemo pažljivi.
Veliki podaci će promeniti naš način života,
način rada i razmišljanja.
Pomoći će nam da organizujemo svoje karijere
i da živimo zadovoljno i sa nadom,
u sreći i zdravlju.
Ranije smo često od informacionih tehnologija
gledali samo u T,
u tehnologiju, u hardver,
zato što je to ono što je opipljivo.
Sada moramo da bacimo oko na I,
na informacije,
na ono manje uočljivo,
ali na određeni način mnogo bitnije.
Čovečanstvo konačno uči iz informacija
koje može da prikupi,
kao deo našeg vanvremenskog zadatka
da shvatimo svet i naše mesto u njemu
i zato veliki podaci jesu velika stvar.
(Aplauz)