Želim vam pričati o dvije partije šaha.
Prva se dogodila 1997., u kojoj je Garry Kasparov,
čovjek, izgubio od Deep Bluea, stroja.
Za mnoge, ovo je bilo svitanje nove ere,
one u kojoj će stroj dominirati nad čovjekom.
No, evo nas 20 godina poslije i najveća promjena
u našem pogledu na računala je iPad,
ne HAL.
Druga partija je bilo natjecanje u šahu slobodnog stila
2005., u kojoj su se računalo i čovjek mogli prijaviti zajedno
kao partneri, a ne protivnici, ako bi tako odabrali.
Na startu, rezultati su bili predvidljivi.
Čak je i velemajstor s relativno slabim laptopom
pobijedio super računalo.
Iznenađenje je stiglo na kraju. Tko je pobijedio?
Nije velemajstor sa super računalom,
već dva američka amatera
koristeći tri relativno slaba laptopa.
Njihova sposobnost da manipuliraju svojim računalima
tako da dublje istraže određene pozicije
efektivno je kontrirala superiornom znanju šaha
velemajstora i superiornu moć računanja
ostalih protivnika.
To je zapanjujuć rezultat: prosječni ljudi,
prosječni strojevi, pobjeđuju najbolje ljude, najbolje strojeve.
I uostalom, ne bi li trebalo biti čovjek protiv stroja?
Umjesto toga, radi se o suradnji, i to pravoj vrsti suradnje.
Pridavali smo dosta pažnje viziji Marvina Minskya
o umjetnoj inteligenciji tijekom zadnjih 50 godina.
Ta vizija je seksi i mnogi su je prihvatili.
Postala je dominantna misao u računalnim znanostima.
No, kako ulazimo u doba velikih podataka, mrežnih sustava,
otvorenih platformi i ugrađene tehnologije,
volio bih predložiti da je vrijeme za revaluaciju alternativnih vizija
koje su razvijene u isto doba.
Govorim o simbiozi računala i čovjeka J. C. R. Licklidera,
možda bolje nazvanom "proširenjem inteligencije".
Licklider je bio titan računalnih znanosti i imao je znatan
utjecaj na razvoj tehnologije i interneta.
Njegova vizija je bila omogućiti suradnju čovjeka i stroja
u donošenju odluka, kontroli kompleksnih situacija
bez fleksibilne ovisnosti
o predprogramiranim programima
Primijetite riječ "suradnja".
Licklider nas ohrabruje da ne uzimamo toster
i napravimo Datu iz "Star Treka",
već da uzmemo čovjeka i napravimo ga sposobnijim.
Ljudi su čudesni -- kako mislimo,
naši nelinearni pristupi, naša kreativnost,
stalne hipoteze, vrlo teške ako uopće moguće
za obradu računalom.
Licklider to intuitivno shvaća promatrajući ljude
kako postavljaju ciljeve, postavljaju hipoteze,
određuju kriterije i obavljaju procjene.
Za neke stvari ljudi su vrlo ograničeni.
Užasni smo u mjerenju, računanju i veličini.
Trebamo vrhunsko upravljanje talentima
kako bi rock bend opstao i nastavio svirati.
Licklider je predvidio da će računala obavljati sav rutinski posao
potreban za pripremu dolaska do uvida i donošenje odluka.
Tiho, bez mnogo galame,
ovaj pristup je sakupljao pobjede i dalje od šaha.
Savijanje proteina, tema koja dijeli nevjerojatnu širinu šaha --
postoji više načina za savijanje proteina nego atoma u svemiru.
Ovo je svjetski problem s velikim značajem
za našu sposobnost liječenja bolesti.
Za ovaj zadatak, sirova snaga super računala jednostavno nije dovoljna.
Foldit, igra koju su razvili računalni znanstvenici,
prikazuje vrijednost pristupa.
Amateri koji nisu tehničari niti biolozi igraju igru
u kojoj vizualno preslaguju strukturu proteina,
dopuštajući računalu da upravlja snagama atoma,
interakcijama i da prepoznaje probleme u strukturi.
Ovaj pristup pobjeđuje super računalo u 50% slučajeva
i igra nerješeno s njim u 30%.
Foldit je nedavno napravio značajno i veliko znanstveno otkriće
dešifrirajući strukturu Mason-Pfizer majmunskog virusa.
Proteaze koje su izmicale otkriću 10 godina
riješila su tri igrača u nekoliko dana,
možda prvo veliko znanstveno otkriće
koje dolazi iz igranja video igara.
Prošle godine, na mjestu srušenih blizanaca,
otvorio se spomenik za 9/11.
Prikazuje imena tisuća žrtava
koristeći predivan koncept zvan "značajno susjedstvo."
Postavlja imena jedno pored drugoga na temelju
njihovih međusobnih veza: prijatelja, obitelji, suradnika.
Kada spojite sve zajedno, popriličan je računalni izazov:
3500 žrtava, 1800 zahtjeva za susjedstvo,
važnost sveukupnih fizičkih odredbi
i završne estetike.
Kada su mediji prvi puta javili to, cijela zasluga je
dana algoritmu iz New Yorške
dizajnerske tvrtke Local Projects. Istina je ponešto drugačija.
Dok je korišten algoritam za razvoj osnovnog okvira,
ljudi su koristili taj okvir za dizajn završnog rezultata.
Dakle u ovom slučaju, računalo je procijenilo
milijune mogućih rasporeda, upravljalo kompleksnim sustavom odnosa,
i pratilo vrlo velik set mjera
i varijabli, dopuštajući ljudima da se usmjere
na dizajn i kompozicijske izbore.
Što više gledate,
sve više vidite Lickliderovu viziju.
Bilo da je proširena stvarnost u vašem iPhoneu ili GPS-u u autu,
simbioza čovjeka i računala nas čini sposobnijima.
Dakle, ako želite poboljšati tu simbiozu,
što možete napraviti?
Možete početi stavljanjem čovjeka u proces.
Umjesto da razmišljate što računalo može napraviti da riješi problem,
stvorite rješenje oko onoga što će i čovjek napraviti.
Kada ovo napravite, brzo ćete shvatiti da
ste potrošili svo vrijeme na sučelju između čovjeka i stroja,
posebno na uklanjanju trvenja u interakciji.
Ustvari, to trvenje je važnije nego snaga
čovjeka ili stroja
za sveukupnu sposobnost.
To je razlog zašto dva amatera s laptopima
mogu pobijediti super računalo i velemajstora.
Ono što Kasparov zove procesom, je nusprodukt trvenja.
Što je bolji proces, manje je trvenja.
Smanjenje trvenja je, čini se, odlučujuća varijabla.
Ili uzmite drugi primjer: veliki podaci.
Svaka interakcija koju imamo u svijetu
je snimljena vječno rastućim brojem senzora: vaš mobitel,
vaša kreditna kartica, vaše računalo. Rezultat su
veliki podaci, i daju nam priliku
da dublje razumijemo ljudsko stanje.
Najveći naglasak na većini ovih pristupa
je fokus na "Kako spremim ove podatke?
Kako ih pretražujem? Kako ih obrađujem?"
Ovo su važna ali nedovoljna pitanja.
Imperativ nije na shvaćanju kako računati,
nego što računati. Kako umetnuti ljudsku
intuiciju u tolikim podacima?
Ponovo, počinjemo stavljanjem čovjeka u proces.
Kad je PayPal počinjao svoj posao, njihov najveći izazov
nije bio "Kako šaljem novac tamo - amo preko mreže?"
Bio je "Kako da to napravim bez da me prevari organizirani kriminal?"
Zašto je toliki izazov? Jer, dok računala
mogu naučiti prepoznati prevaru na temelju uzoraka,
ne mogu to napraviti na temelju uzoraka
koje nisu nikada vidjeli, a organizirani kriminal
ima mnogo toga zajedničkog s ovom publikom: briljantni ljudi,
neumoro snalažljivi, poduzetnički duh -- (Smijeh) --
i jedna ključna razlika: svrha.
I dok računala sama mogu uhvatiti sve osim najpametnijih
prevaranata, hvatanje najpametnijih je razlika
između uspjeha i neuspjeha.
Postoji mnogo ovakvih problema, onih s
prilagodljivim protivnicima. Rijetko, ako ikad
ponavljaju uzorak primjetan računalima.
Umjesto, postoji nasljedna sastavnica inovacije ili remećenja,
i taj rastući broj problema je zakopan u velikim podacima.
Na primjer, terorizam. Teroristi se uvijek prilagode
na bolje ili lošije načine novim okolnostima
i unatoč viđenom na TV-u, ove prilagodbe,
i njihovo primjećivanje, su temeljno ljudske.
Računala ne raspoznaju nove uzorke ili ponašanja,
ali ljudi da. Ljudi, koristeći tehnologiju, testirajući hipoteze,
tražeći uvide traženjem strojeva da urade nešto za njih.
Osamu bin Ladena nije uhvatila umjetna inteligencija.
Uhvatili su ga predani, snalažljivi, genijalni ljudi
u partnerstvu s raznim tehnologijama.
Koliko god zvučalo primamljivo, ne možete algoritamski
iskopati svoj put do odgovora.
Ne postoji gumb "nađi terorista", a što više podataka
integriramo iz iznimnog broja izvora
preko širokog spektra formata podataka iz
različitih sustava, to kopanje može biti manje učinkovito.
Umjesto toga, ljudi moraju gledati podatke
i tražiti uvide, i kako je Licklider davno predvidio,
ključ sjajnih rezultata je prava vrsta suradnje,
i kako je Kasparov shvatio,
to znači smanjivati trvenje na sučelju.
Ovaj pristup omogućava stvari poput pročešljavanja
svih mogućih podataka iz drugačijih izvora,
prepoznati ključne veze i stavljati ih na jedno mjesto,
nešto što je ranije bilo nemoguće izvesti.
Za neke, ovo ima užasan utjecaj na
privatnost i građanska prava. Drugima, predskazuje doba veće privatnosti
i zaštite građanskih prava,
no privatnost i građanska prava su od ključne važnosti.
To mora biti obznanjeno i ne smiju biti stavljeni sa strane,
čak ni iz najboljih namjera.
Dakle, istražujmo kroz nekoliko primjera, utjecaj koji
su tehnologije, napravljene da služe simbiozi računala i čovjeka,
imale u zadnje vrijeme.
U listopadu, 2007., SAD i koalicijske snage su pretresli
sigurnu kuću Al Qaede u gradu Sinjaru
na sirijskoj granici s Irakom.
Našli su bogatstvo dokumenata:
700 biografskih skica stranih boraca.
Ti strani borci su ostavili svoje obitelji u Zaljevu,
Levantu i sjevernoj Africi da bi se pridružili Al Qaedi u Iraku.
Ovi zapisi su formulari kadrovske.
Strani borci su ih ispunjavali kako su se pridruživali organizaciji.
Čini se kako ni Al Qaeda
nije bez birokracije. (Smijeh)
Odgovarali su na pitanja poput: "Tko te unovačio?
Gdje ti je rodni grad? Koju poziciju tražiš?"
U tom zadnjem pitanju otkriven je iznenađujuć uvid.
Velika većina stranih boraca
je htjela biti bombaš samoubojica zbog mučeništva --
vrlo važno, između 2003. i 2007., u Iraku se dogodilo
1.382 samoubilačkih bombaških napada, velik izvor nestabilnosti.
Analiza podataka je bila teška. Originali su bili
na arapskom i morali su biti skenirani i prevedeni.
Trvenje u procesu nije dozvoljavalo važne
rezultate u operativnom vremenu samo korištenjem ljudi, PDF-ova
i ustrajnošću.
Istraživači su morali poduprijeti svoje umove
tehnologijom kako bi zaronili dublje, istražili
ne očite hipoteze i, ustvari, dobili su rezultate.
20% stranih boraca je bilo iz Libije,
50% njih je iz istog grada u Libiji,
vrlo važno s obzirom da prijašnja statistika taj
broj određuje na 3%. Također je pomoglo u približavanju
osobi rastuće važnosti u Al Qaedi, Abu Yahya al-Libiju,
starijem kleriku u libijskoj islamskoj borbenoj grupi.
U ožujku 2007., održao je govor nakon kojeg se dogodio
snažan rast prijava među libijskim borcima.
Možda najpametnije od svega, iako najmanje očito,
okretanjem podataka naopako, istraživači su
mogli dublje istražiti koordinacijske mreže u Siriji
koje su bile odgovorne za prihvat
i transport stranih boraca na granicu.
To su bile mreže plaćenika, ne ideologa,
koji su u koordinacijskom poslu bili zbog profita.
Na primjer, naplaćivali su saudijskim borcima,
značajno više nego libijskim, novac koji
bi inače išao Al Qaedi.
Možda bi protivnici prekinuli vlastitu mrežu
da su znali da varaju buduće džihadiste.
U siječnju 2010., razorni potres od 7.0 po Richteru je pogodio Haiti,
treći najsmrtonosniji potres ikad je ostavio milijun ljudi,
10% stanovništva, bez krova nad glavom.
Jedan mali aspekt cjelokupnog pokušaja olakšanja
je postajao sve važniji kako su hrana i
voda počeli stizati.
Siječanj i veljača su suhi mjeseci na Haitiju,
no mnogi kampovi su bili poplavljeni.
Jedina institucija s detaljnim znanjem o
poplavnim područjima Haitija je sravljena sa zemljom
u potresu zajedno s vodstvom.
Pitanje je koji su kampovi rizični,
koliko ljudi ima u tim kampovima, koji je
raspored plavljenja i uz vrlo ograničene resurse
i infrastrukturu, kako prioritizirati premještaj?
Podaci su bili vrlo različiti. Američka vojska je
imala detaljno znanje za samo mali dio države.
Postoje podaci na mreži s konferencije o okolišnom riziku iz 2006.,
drugi geospacijalni podaci, ništa nije integrirano.
Ljudski cilj je bio prepoznati kampove za relokaciju
na temelju prioritetnih potreba.
Računalo je trebalo integrirati iznimnu količinu geospacijalnih
informacija, podataka s društvenih mreža i podataka organizacije za humanitarnu pomoć
kako bi odgovorilo na ovo pitanje.
Primjenjujući superiorni proces, zadatak
za 40 ljudi kroz 3 mjeseca je postao
jednostavan posao za troje ljudi u 40 sati,
sve pobjede za simbiozu čovjeka i računala.
Više smo od 50 godina u Lickliderovoj viziji
budućnosti, i podaci govore da bismo trebali biti
poprilično uzbuđeni oko savladavanja najtežih problema ovog stoljeća,
čovjek i stroj u zajedničkoj suradnji.
Hvala vam.
(Pljesak)