Return to Video

Az ember és a számítógép együttműködésének elterjedése

  • 0:01 - 0:03
    Két sakkversenyről szeretnék mesélni.
  • 0:03 - 0:07
    Az első páros mérkőzést 1997-ben
    játszották, abban Garri Kaszparov,
  • 0:07 - 0:10
    egy ember, veszített a Deep Blue
    nevű géppel szemben.
  • 0:11 - 0:13
    Sokak számára ez egy új kor hajnala volt,
  • 0:13 - 0:15
    amelyben gép uralkodik az ember felett.
  • 0:17 - 0:19
    De eltelt 20 év, és a legnagyobb változás
  • 0:19 - 0:21
    a számítógépekhez való
    viszonyulásunkban az iPad,
  • 0:22 - 0:23
    nem pedig a HAL 9000.
  • 0:24 - 0:28
    A másik szabad stílusú
    sakkverseny volt 2005-ben,
  • 0:28 - 0:30
    amelyben a játékos gépet is
    használhatott partnerként,
  • 0:30 - 0:33
    nem pedig ellenfélként, ha úgy akarta.
  • 0:34 - 0:36
    Az első eredmények előreláthatók voltak.
  • 0:36 - 0:38
    Még a szuperszámítógép is kikapott
    a nagymestertől,
  • 0:38 - 0:40
    ha annak volt egy gyengécske laptopja.
  • 0:41 - 0:43
    A meglepetés a végén jött. Ki nyert?
  • 0:44 - 0:46
    Nem egy nagymester
    egy szuperszámítógéppel,
  • 0:46 - 0:48
    hanem két amerikai amatőr
  • 0:48 - 0:51
    három gyengécske laptoppal.
  • 0:52 - 0:54
    Képesek voltak úgy betanítani
    és kezelni a gépeiket,
  • 0:54 - 0:57
    hogy mélyrehatóan elemezzenek
    egyes állásokat,
  • 0:57 - 0:59
    és ez hatékonyan ellensúlyozta
  • 0:59 - 1:01
    a nagymesterek nagyobb sakktudását
  • 1:01 - 1:03
    és más ellenfelek
    nagyobb számítási erejét.
  • 1:04 - 1:07
    Ez az eredmény elképesztő: átlagemberek
  • 1:07 - 1:10
    átlagos gépekkel legyőzték
    a legjobb játékost és a legjobb gépet.
  • 1:11 - 1:14
    Különben is, nem arról volt szó,
    hogy ember a gép ellen?
  • 1:14 - 1:17
    Ez azonban az együttműködésről szól,
    a megfelelő típusú együttműködésről.
  • 1:18 - 1:21
    Az utóbbi 50 évben sok figyelmet
    fordítottunk Marvin Minsky
  • 1:21 - 1:24
    mesterséges intelligenciáról
    szóló víziójára.
  • 1:24 - 1:27
    Vonzó vízió, az biztos. Sokan felkarolták.
  • 1:27 - 1:29
    A számítógép-tudományokban
    ez vált uralkodó felfogássá.
  • 1:30 - 1:32
    De ahogy belépünk a „big data”,
    a hálózati rendszerek,
  • 1:32 - 1:35
    a nyílt környezetek és beágyazott
    technológiák korszakába,
  • 1:35 - 1:39
    itt az ideje újraértékelni
    egy alternatív víziót,
  • 1:39 - 1:41
    amelyet kb. ugyanakkor dolgoztak ki.
  • 1:42 - 1:45
    J.C.R. Licklider ember–gép
    szimbiózisáról beszélek,
  • 1:45 - 1:48
    amire lehet, hogy jobb kifejezés
    az „intelligencia fokozása”.
  • 1:49 - 1:51
    Licklider a számítógép-tudományok
    titánja volt,
  • 1:51 - 1:54
    és nagy hatása volt a technológia
    és az internet fejlődésére.
  • 1:54 - 1:58
    Az volt a víziója, hogy lehetővé kell
    tenni ember s gép együttműködését
  • 1:58 - 2:01
    döntéshozatalban,
    összetett helyzetek kezelésében,
  • 2:01 - 2:03
    előre megírt programoktól való
  • 2:03 - 2:04
    rugalmatlan függés nélkül.
  • 2:05 - 2:07
    Figyeljenek oda az „együttműködés” szóra.
  • 2:07 - 2:10
    Licklider bátorít bennünket,
    hogy ne kenyérpirítót
  • 2:10 - 2:13
    próbáljunk a Star Trek-beli
    Datává változtatni,
  • 2:13 - 2:16
    hanem az embert ruházzuk fel
    több képességgel.
  • 2:16 - 2:18
    Az emberek bámulatosak: a gondolkodásunk,
  • 2:18 - 2:21
    a nem-lineáris megközelítéseink,
    a kreativitásunk,
  • 2:21 - 2:22
    az iteratív feltevéseink;
  • 2:22 - 2:24
    ezeket gépnek szinte lehetetlen követnie.
  • 2:24 - 2:26
    Licklider intuitív módon rájött erre,
  • 2:26 - 2:29
    megfigyelve, hogyan fogalmazunk
    meg célokat, feltevéseket,
  • 2:29 - 2:32
    határozunk meg feltételeket,
    és végzünk értékelést.
  • 2:32 - 2:34
    Más tekintetben viszont
    az emberek elég korlátozottak.
  • 2:34 - 2:37
    Borzasztóan nehezen bírjuk
    a nagy terjedelmű számításokat.
  • 2:37 - 2:39
    Csúcsminőségű tehetséggondozás kell,
  • 2:39 - 2:41
    hogy a banda együtt maradjon s játsszon.
  • 2:41 - 2:43
    Licklider megjósolta,
    hogy gépek végzik majd
  • 2:43 - 2:46
    a felismerés és döntéshozatal
    előkészítéséhez szükséges rutinmunkát.
  • 2:47 - 2:49
    Csendben, nagy hírverés nélkül,
  • 2:49 - 2:51
    e megközelítés a sakkon kívül is
    aratja a győzelmeket.
  • 2:52 - 2:55
    A fehérjék feltekeredése terjedelmes
    téma, mint a sakk, egy fehérje
  • 2:55 - 2:58
    több módon tekeredhet fel,
    mint ahány atom van az univerzumban.
  • 2:59 - 3:01
    Ez világot megváltoztató probléma,
  • 3:01 - 3:03
    és kihat a betegségek
    megértésére s gyógyítására.
  • 3:03 - 3:07
    E feladatra a szuperszámítógépek
    nyers ereje egyszerűen nem elegendő.
  • 3:07 - 3:10
    A Foldit nevű,
    számítástechnikusok készítette játék
  • 3:10 - 3:12
    szemlélteti a megközelítés értékét.
  • 3:12 - 3:15
    Nem műszaki és nem biológus
    amatőrök játsszák a videojátékot,
  • 3:15 - 3:18
    amelyben vizuálisan újrarendezik
    egy fehérje szerkezetét,
  • 3:18 - 3:20
    a gép kezeli az atomi erőket
  • 3:20 - 3:22
    s kölcsönhatásokat, azonosítja
    a szerkezeti elemeket.
  • 3:23 - 3:26
    A megközelítés az esetek felében
    legyőzte a szuperszámítógépeket,
  • 3:26 - 3:28
    az esetek 30%-ában pedig
    döntetlent ért el.
  • 3:28 - 3:31
    Nemrég a Foldit jelentős
    tudományos felfedezést tett
  • 3:32 - 3:35
    a Mason-Pfizer majomvírus
    szerkezetének megfejtésével.
  • 3:35 - 3:38
    Egy proteázt, amit több mint 10 évig
    nem sikerült meghatározni,
  • 3:38 - 3:40
    három játékos oldott meg néhány nap alatt.
  • 3:40 - 3:42
    Talán ez volt az első tudományos eredmény,
  • 3:42 - 3:44
    amely videojátékok játszásából származott.
  • 3:45 - 3:47
    Tavaly megnyílt az ikertornyok helyén
  • 3:47 - 3:48
    a szeptember 11-e emlékhely.
  • 3:48 - 3:51
    Az áldozatok ezreinek nevét sorolja fel
  • 3:51 - 3:54
    egy csodálatos „jelentőségteljes
    közelség” nevű elv alapján.
  • 3:54 - 3:56
    Az egymáshoz fűződő kapcsolataik alapján
  • 3:56 - 3:59
    helyezi a neveket: barát,
    családtag, munkatárs.
  • 3:59 - 4:03
    Mindent összevéve elég nagy
    számítási kihívást kapunk:
  • 4:03 - 4:06
    3 500 áldozat, 1 800 közelségi kérés,
  • 4:06 - 4:09
    az átfogó fizikai specifikációk fontossága
  • 4:09 - 4:11
    és a végső esztétika.
  • 4:11 - 4:14
    A média első beszámolói a bravúrt
    teljes mértékben
  • 4:14 - 4:17
    a New York-i Local Projects dizájncég
    algoritmusának tulajdonították.
  • 4:18 - 4:19
    Az igazság kissé árnyaltabb.
  • 4:20 - 4:22
    Algoritmust használtak az alap
    keretrendszer kidolgozására,
  • 4:22 - 4:25
    de a végső eredményt már ember tervezte.
  • 4:25 - 4:27
    Ez esetben tehát gép értékelt
  • 4:27 - 4:31
    több millió lehetséges elrendezést,
    kezelte a bonyolult relációs rendszert,
  • 4:31 - 4:34
    nyilvántartotta a méretek
    és változók óriási készletét,
  • 4:34 - 4:36
    lehetővé téve, hogy az ember a dizájnra,
  • 4:36 - 4:38
    a kompozíciós lehetőségekre
    összpontosítson.
  • 4:38 - 4:40
    Ahogy körülnéznek,
  • 4:40 - 4:42
    egyre többfelé látják Licklider vízióját.
  • 4:42 - 4:45
    Akár a kiterjesztett valóság
    az iPhone-ban vagy GPS az autóban,
  • 4:45 - 4:48
    az ember–gép szimbiózis új
    képességekkel ruház fel bennünket.
  • 4:48 - 4:50
    Ha javítani akarják
    az ember–gép szimbiózist,
  • 4:50 - 4:51
    mi a teendő?
  • 4:51 - 4:53
    Kezdésként beletervezzük
    az embert a folyamatba.
  • 4:53 - 4:56
    Ne arra gondoljunk, mit tehet
    a gép a problémamegoldásért,
  • 4:56 - 4:59
    tervezzük a megoldást
    aköré is, hogy mit tesz az ember.
  • 5:00 - 5:01
    Így hamar rájövünk, hogy minden időnket
  • 5:01 - 5:04
    az ember és gép közötti
    interfészre fordítottuk,
  • 5:04 - 5:07
    konkrétan arra, hogy az interakció
    súrlódásait kiszűrjük.
  • 5:08 - 5:10
    Tulajdonképpen a súrlódás fontosabb,
  • 5:10 - 5:12
    mint az ember ereje vagy a gép ereje
  • 5:12 - 5:14
    a képességek átfogó megállapításakor.
  • 5:14 - 5:16
    Ezért van, hogy két amatőr
    néhány laptoppal
  • 5:16 - 5:19
    legyőz egy szuperszámítógépet
    és egy nagymestert.
  • 5:19 - 5:22
    Amit Kaszparov folyamatnak nevez,
    az a súrlódás mellékterméke.
  • 5:22 - 5:24
    Minél jobb a folyamat,
    annál kisebb a súrlódás.
  • 5:25 - 5:28
    Kiderült, hogy a súrlódás
    minimalizálása a döntő változónk.
  • 5:28 - 5:31
    Tekintsünk egy másik példát: big data.
  • 5:31 - 5:32
    Minden interakciónkat a világgal rögzíti
  • 5:32 - 5:34
    a szenzorok folyton növekvő tárháza:
  • 5:34 - 5:37
    telefonunk, hitelkártyánk, számítógépünk.
  • 5:37 - 5:39
    Az eredmény a big data,
    amely lehetőséget ad
  • 5:39 - 5:42
    az emberi természet alaposabb megértésére.
  • 5:42 - 5:45
    A big data megközelítései
    erre összpontosítanak:
  • 5:45 - 5:47
    „Hogyan tároljam az adatokat?
  • 5:47 - 5:49
    Hogyan keressek?
    Hogyan dolgozzam fel őket?”
  • 5:49 - 5:51
    Ezek szükséges, de nem elégséges kérdések.
  • 5:51 - 5:54
    Nem azt a legfontosabb kitalálni,
    hogyan számítsuk ki,
  • 5:54 - 5:55
    hanem hogy mit számítsunk ki.
  • 5:55 - 5:57
    Hogy vigyük át az intuíciónkat
    ennyi adatra?
  • 5:58 - 6:01
    Ismétlem: úgy kezdjük, hogy beletervezzük
    az embert a folyamatba.
  • 6:02 - 6:05
    A PayPal indulásakor
    a legnagyobb kihívás nem az volt:
  • 6:05 - 6:07
    „Hogyan küldjünk pénzt online ide-oda?”
  • 6:07 - 6:10
    Hanem: „Hogyan tegyem ezt anélkül,
    hogy a szervezett bűnözés rászedne?”
  • 6:11 - 6:12
    Miért kihívás ez?
  • 6:12 - 6:14
    Mert bár a gépek minták alapján
    megtanulhatják észlelni
  • 6:14 - 6:17
    és azonosítani a csalásokat,
  • 6:17 - 6:19
    sosem látott mintákkal azonban
    nem tudják ezt megtenni.
  • 6:19 - 6:21
    A bűnözőknek pedig sok közös
    vonásuk van e közönséggel:
  • 6:22 - 6:25
    briliáns elme, hajthatatlan
    leleményesség, vállalkozó szellem,
  • 6:25 - 6:28
    (Nevetés)
    de van egy nagy, fontos különbség: a cél.
  • 6:29 - 6:32
    A számítógépek ugyan elkapják a csalókat,
    kivéve a legokosabbat,
  • 6:32 - 6:34
    de éppen a legokosabb elkapása
  • 6:34 - 6:36
    választja el a kudarcot a sikertől.
  • 6:36 - 6:39
    Rengeteg a hasonló ügy,
    alkalmazkodó ellenfelekkel,
  • 6:39 - 6:41
    akik ritkán vagy sohasem
    ismétlik a mintákat,
  • 6:41 - 6:43
    amiket számítógépek felismerhetnének.
  • 6:44 - 6:47
    Ezzel szemben rejlik bennük
    innovatív vagy romboló összetevő,
  • 6:47 - 6:50
    és e problémákat egyre inkább
    maga alá temeti a big data.
  • 6:50 - 6:52
    Tekintsük pl. a terrorizmust.
  • 6:52 - 6:55
    A terroristák mindig igazodnak
    úgy-ahogy az új körülményekhez,
  • 6:55 - 6:58
    és a tévében látottak ellenére
    ezek az igazodások
  • 6:58 - 7:00
    és észlelésük alapvetően emberiek.
  • 7:01 - 7:04
    A számítógépek nem észlelnek
    újszerű mintákat és viselkedést,
  • 7:04 - 7:07
    de az emberek igen: ők a technológiával
    feltevéseket tesztelnek,
  • 7:07 - 7:11
    és meglátásokat keresnek azáltal,
    hogy gépekkel csináltatnak dolgokat.
  • 7:11 - 7:14
    Bin Ladent nem a gépi
    intelligencia kapta el.
  • 7:14 - 7:16
    Elszánt, találékony,
    briliáns emberek kapták el,
  • 7:16 - 7:19
    különböző technológiákkal együttműködve.
  • 7:21 - 7:24
    Bármilyen vonzónak hangzik,
    nem lehet algoritmus-alapon
  • 7:24 - 7:25
    adatbányászni a választ.
  • 7:25 - 7:28
    Nincs „Találj terroristát” gomb,
    s minél több adatot integrálunk
  • 7:28 - 7:30
    nagyon különböző forrásokból
  • 7:30 - 7:31
    számos különböző adatformátumban,
  • 7:31 - 7:35
    igen eltérő rendszerekből, annál kevésbé
    lesz hatékony az adatbányászat.
  • 7:35 - 7:38
    Ehelyett emberek kell nézzék az adatokat,
  • 7:38 - 7:41
    felismeréseket keresve,
    és ahogy Licklider rég megjósolta,
  • 7:41 - 7:44
    az eredmény kulcsa itt
    a megfelelő típusú együttműködés,
  • 7:44 - 7:45
    és ahogy Kaszparov rájött,
  • 7:45 - 7:48
    minimalizálnunk kell
    a súrlódást az interfészen.
  • 7:49 - 7:51
    E megközelítés lehetővé teszi
  • 7:51 - 7:54
    pl. az igen különböző forrásokból
    származó összes adat átfésülését,
  • 7:54 - 7:57
    főbb kapcsolatok azonosítását
    és egybegyűjtését.
  • 7:57 - 7:59
    Ezt korábban szinte
    lehetetlen volt megtenni.
  • 8:00 - 8:04
    Egyesek szerint ennek ijesztő a kihatása
    a magánéletre és polgárjogokra.
  • 8:04 - 8:05
    Másoknak a nagyobb titoktartás
  • 8:05 - 8:07
    és polgárjogvédelem korszakát jövendöli,
  • 8:08 - 8:11
    de a titoktartás és a polgárjogok
    alapvető fontosságúak.
  • 8:11 - 8:13
    Ezt tudomásul kell venni,
  • 8:13 - 8:15
    És félresöpörni
    a legjobb szándékkal sem lehet.
  • 8:15 - 8:17
    Nézzük meg néhány példán,
  • 8:17 - 8:18
    milyen hatása volt az utóbbi időben
  • 8:18 - 8:22
    az ember–számítógép szimbiózis
    ösztönzésére kidolgozott technológiáknak.
  • 8:23 - 8:26
    2007 októberében az amerikai
    és szövetséges erők lerohantak
  • 8:26 - 8:29
    egy al-Káida rejtekhelyet
    Szindzsár városában,
  • 8:29 - 8:31
    Irak szíriai határánál.
  • 8:31 - 8:33
    Találtak egy iratokkal teli kincsesládát:
  • 8:33 - 8:35
    700 külföldi harcos életrajz-vázlatát.
  • 8:35 - 8:38
    A harcosok elhagyták családjukat
    az Öböl-térségben,
  • 8:38 - 8:41
    Levantéban és Észak-Afrikában,
    és beléptek az al-Káidába Irakban.
  • 8:41 - 8:43
    A feljegyzések HR-űrlapok voltak.
  • 8:43 - 8:45
    A harcosok a szervezetbe lépéskor
    töltötték ki azokat.
  • 8:46 - 8:47
    Kiderült, hogy az al-Káida
  • 8:47 - 8:49
    sincs híján a bürokráciának. (Nevetés)
  • 8:49 - 8:51
    Példa a kérdésekre: „Ki szervezte be?”
  • 8:51 - 8:54
    „Mi a szülővárosa?”
    „Mivel szeretne foglalkozni?”
  • 8:55 - 8:57
    Az utolsó kérdés meglepő
    felismeréshez vezetett.
  • 8:58 - 9:00
    A külföldi harcosok nagy többsége
  • 9:00 - 9:03
    öngyilkos merénylő,
    mártír szeretett volna lenni.
  • 9:04 - 9:07
    Ez rendkívül fontos,
    mert 2003 és 2007 között Irakban
  • 9:07 - 9:10
    1 382 öngyilkos robbantás volt,
    ez volt az instabilitás fő forrása.
  • 9:11 - 9:12
    Nehéz volt az adatelemzés.
  • 9:12 - 9:16
    Az eredeti arab papírokat be kellett
    szkennelni, le kellett fordítani.
  • 9:16 - 9:18
    A folyamat súrlódása nem tette lehetővé,
  • 9:18 - 9:21
    hogy értelmes eredményt
    érjenek el a hadműveleti időben
  • 9:21 - 9:23
    csupán emberekkel,
    PDF-ekkel és kitartással.
  • 9:23 - 9:25
    A kutatók feljavították az eszüket
  • 9:25 - 9:27
    a technológia segítségével,
    mélyebbre ástak,
  • 9:27 - 9:31
    nem szokványos feltevéseket vizsgáltak,
    és végül voltak meglátásaik.
  • 9:31 - 9:34
    A külföldi harcosok 20%-a
    Líbiából érkezett,
  • 9:34 - 9:36
    azoknak is az 50%-a
    egyetlen líbiai városból,
  • 9:37 - 9:40
    ez rendkívül fontos, mert a korábbi
    statisztikákban ez 3% volt.
  • 9:40 - 9:42
    Segített rábukkanni egy alakra,
  • 9:42 - 9:44
    akinek nőtt a fontossága
    az al-Káidában: Abu Jahja al-Libi,
  • 9:44 - 9:47
    a líbiai iszlám harcosok
    csoportjának vezető papja.
  • 9:47 - 9:49
    2007 márciusában mondott egy beszédet,
  • 9:49 - 9:52
    ami után megugrott
    a líbiai harcosok részvétele.
  • 9:53 - 9:56
    De a talán legokosabb és legkevésbé
    nyilvánvaló dolog az volt,
  • 9:56 - 9:58
    hogy fejreállítva az adatokat a kutatók
  • 9:58 - 10:01
    mélységében tudták elemezni
    a szíriai összekötő hálózatokat,
  • 10:01 - 10:03
    amelyek végső soron végezték
  • 10:03 - 10:06
    a harcosok fogadását
    és a határra szállítását.
  • 10:06 - 10:09
    Ez nem ideológusok,
    hanem zsoldosok hálózata volt,
  • 10:09 - 10:11
    akik profitért vettek részt
    a szervezési üzletben.
  • 10:11 - 10:13
    A szaúdiaktól pl. jóval többet kértek,
  • 10:13 - 10:15
    mint a líbiaiaktól,
    máskülönben az a pénz is
  • 10:15 - 10:17
    az al-Káidához jutott volna.
  • 10:18 - 10:20
    Lehet, hogy az ellenfél
    feloszlatta volna a hálózatot,
  • 10:20 - 10:22
    ha tudja, hogy leendő
    dzsihádistákat csap be.
  • 10:22 - 10:26
    2010 januárjában egy pusztító,
    7,0 erősségű földrengés volt Haitin,
  • 10:27 - 10:29
    minden idők 3. leghalálosabb földrengése:
  • 10:29 - 10:32
    egymillió embert, a lakosság 10%-át
    tette hajléktalanná.
  • 10:32 - 10:35
    A teljes mentési művelet
    egy látszólag kis eleme
  • 10:35 - 10:37
    egyre fontosabbá vált,
  • 10:37 - 10:39
    amikor elkezdődött
    az étel és a víz kiszállítása.
  • 10:39 - 10:42
    Január és február száraz hónap Haitin,
  • 10:42 - 10:44
    mégis sok táborban állt a víz.
  • 10:44 - 10:45
    Az egyetlen intézményt,
  • 10:45 - 10:47
    amely részletesen ismerte Haiti ártereit,
  • 10:47 - 10:50
    a vezetőkkel együtt
    elpusztította a földrengés.
  • 10:51 - 10:53
    A kérdés: mely táborok vannak veszélyben,
  • 10:53 - 10:54
    hány ember van e táborokban,
  • 10:54 - 10:57
    mi az áradás időzítése,
    s a korlátozott erőforrásokkal
  • 10:57 - 11:00
    és infrastruktúrával
    mi az áttelepítések sorrendje?
  • 11:00 - 11:02
    Az adatok hihetetlenül eltérőek voltak.
  • 11:02 - 11:06
    Az USA hadserege csak az ország
    kis részét ismerte behatóan.
  • 11:06 - 11:08
    Voltak adatok egy 2006-os
    környezetvédelmi ülésről
  • 11:08 - 11:11
    és integrálatlan térinformatikai adatok.
  • 11:12 - 11:14
    Az emberek tudni akarták,
    mely táborokba lehet
  • 11:14 - 11:16
    áttelepíteni fontossági sorrendben.
  • 11:16 - 11:19
    A számítógépnek óriási mennyiségű
    térinformatikai,
  • 11:19 - 11:22
    közösségi médiaadatot
    és a segélyszervezetek információit
  • 11:22 - 11:24
    kellett integrálnia
    a kérdés megválaszolásához.
  • 11:25 - 11:27
    Egy fejlett folyamat alkalmazásával
    az egyébként
  • 11:27 - 11:30
    40 fő három havi munkáját jelentő feladat
  • 11:30 - 11:33
    három ember 40 órai
    munkájává egyszerűsödött.
  • 11:33 - 11:36
    Mindezek az ember–gép szimbiózis
    győzelmei.
  • 11:36 - 11:38
    Licklider bő 50 éve dolgozta ki vízióját
  • 11:38 - 11:40
    a jövőről, és az adatok azt sugallják,
  • 11:40 - 11:44
    hogy izgalommal tekinthetünk
    az évszázad problémáinak megoldása,
  • 11:44 - 11:46
    ember és gép együttműködése elé.
  • 11:46 - 11:47
    Köszönöm.
  • 11:47 - 11:48
    (Taps)
Title:
Az ember és a számítógép együttműködésének elterjedése
Speaker:
Shyam Sankar
Description:

Önmagában a nyers számítási erő nem tudja megoldani a világ problémáit. Shyam Sankar, az adatbányászat megújítója elmagyarázza, hogy a nagy problémák (mint a terroristák elfogása vagy a nagy rejtett trendek azonosítása) megoldása miért nem azon múlik, hogy megtaláljuk-e a megfelelő algoritmust, hanem a számítás és az emberi kreativitás közötti megfelelő szimbiotikus kapcsolaton.
more » « less
Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
12:12

  • Péter Pallós

    Szia, Csaba!

    8:00-nál a privacy-t helytelen személyi jognak fordítani. E szövegkörnyezetben – ha a titoktartás valamiért nem tetszik – a magánéletet v. a magánélethez fűződő jogokat javasolom.
    A személyi jogok sokkal bővebb fogalom; ld.: https://hu.wikipedia.org/wiki/Szem%C3%A9lyi_jog
    A személyi jog angol megfelelője a private law. Ld.: https://en.wikipedia.org/wiki/Private_law

    Üdv, Péter

  • Csaba Lóki

    Szia, Péter!
    Javítottam. Köszönöm.

Hungarian subtitles

Revisions Compare revisions

Our website uses cookies for analysis purposes.