Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości

Douglas McILWRAITH

Ekspert w uczeniu maszynowym. Zajmuje się analizą danych w londyńskiej agencji reklamowej. Prowadził badania w dziedzinach systemów rozproszonych, robotyki i zabezpieczeń.

Dmitry BABENKO

Projektuje złożone systemy dla firm z takich branż, jak bankowość, ubezpieczenia, zarządzanie łańcuchem dostaw i analityka biznesowa.

Określenie „inteligentna sieć” może przywodzić na myśl futurystyczną wizję maszyn przejmujących kontrolę nad światem i niszczących ludzkość, jednak w rzeczywistości jest związane z rozwojem technologii. Związane jest z powstawaniem oprogramowania, które potrafi się uczyć i reagować na zachowania użytkowników. Oznacza też projektowanie i implementację inteligencji maszynowej. Inteligentna sieć rozwija się tu i teraz — znajomość zagadnień uczenia maszynowego i budowy inteligentnych algorytmów staje się bardzo potrzebna inżynierom oprogramowania – piszą Douglas McILWAITH, Haralambos MARMANIS i Dmitry BABENKO

.Obecnie obowiązująca filozofia w świecie uczenia maszynowego to: „Więcej danych daje lepsze wyniki niż bardziej zaawansowane algorytmy”. W kontekście uczenia głębokiego uważamy, że dzięki zmianom w charakterze obliczeń i internetu możliwe jest osiągnięcie dużych postępów. W sieci WWW znajduje się tak dużo informacji, że niezwykle ważne stają się odpowiednie przesyłanie ich i dostęp do nich. Na tych zagadnieniach koncentrujemy się w dodatku. Choć może wydawać się to niepowiązane z czymś, co wiele osób uważa za inteligentne algorytmy, dla Czytelników zainteresowanych omawianymi tematami przynajmniej podstawowa wiedza na temat dostępu do danych z internetu jest niezwykle istotna. Przyszli praktycy w dziedzinie inteligentnych algorytmów będą musieli umieć określać wielkość, szybkość generowania i dostępność danych napływających w czasie rzeczywistym.

Najważniejsze w dziedzinie inteligentnych algorytmów jest: wykrywanie struktury, generowanie rekomendacji, klasyfikowanie, prognozowanie kliknięć, uczenie głębokie, dokonywanie wyborów i testy. Tematy te nie są w pełni niezależne od siebie.

Przyszłe zastosowania inteligentnej sieci? Tu podpowiedzi jest wiele:

Internet rzeczy

Internet rzeczy to ogólne pojęcie, pod którym kryje się nowy nurt informatyki. W internecie rzeczy wszystkie urządzenia są stale podłączone do internetu. Jest to urzeczywistnienie przedstawionej przez Marca Weisera wizji przetwarzania bez granic (ang. ubiquitous computing), zgodnie z którą nośniki mocy obliczeniowej skurczyły się do tego stopnia, że wtopiły się w tło codzienności. Na razie internet rzeczy wciąż istnieje głównie w teorii, ponieważ dokonanie postępów w tym obszarze wymaga rozwiązania problemów związanych z bezpieczeństwem i standaryzacją komunikacji. Możesz stwierdzić, że postępy są widoczne w postaci rozwiązań z obszaru inteligentnych domów, co jednak powiesz na wizję podłączonego do internetu mieszkania, które zrobi za Ciebie zakupy, umówi Cię na spotkanie, skomunikuje się ze smartfonem, rozpocznie gotowanie obiadu i włączy pralkę? Na razie wydaje się to jednak mało realne. Aby zrealizować tę wizję, trzeba zaprojektować wiele inteligentnych algorytmów, a to oznacza wiele potencjalnych ścieżek prac.

Opieka zdrowotna w domu

Rozwijając pomysł inteligentnego domu, można zrobić kolejny krok i zbudować mieszkanie badające stan zdrowia mieszkańców. Może to być przydatne zwłaszcza dla starszych i zniedołężniałych osób oraz dla ludzi przebywających w domu na przepustce ze szpitala. Taki dom mógłby monitorować ogólne zachowania i trendy w aktywności lub okresowo badać parametry życiowe mieszkańców. To pozwoliłoby przejść od podejścia, w którym lekarze znają tylko wycinkowy obraz zdrowia pacjenta, do modelu zapewniającego holistyczne informacje o stanie zdrowia (dostępne na przykład tylko w prywatnej sieci). Ostatecznie wielu osobom takie rozwiązania mogą zapewnić większe bezpieczeństwo i niezależność poza szpitalem. Wymaga to opracowania algorytmów, które potrafią zrozumieć i wykryć ostre stany chorobowe oraz odbiegające od normy wartości parametrów życiowych. W takich algorytmach trzeba zapewnić niski współczynnik nietrafnych predykcji negatywnych oraz zadbać o prywatność monitorowanych osób.

Autonomiczne samochody

Jak większość użytkowników wie, już od jakiegoś czasu rozwijane są autonomiczne samochody firmy Google. Można sobie wyobrazić, że w przyszłości powstaną sieci taksówkowe, w których algorytmicznie maksymalizowana będzie liczba przewożonych pasażerów i minimalizowany czas przejazdów. Można zrobić kolejny krok i wyobrazić sobie, że wszystkie pojazdy będą sterowane autonomicznie i podłączone do jednej sieci. Jeśli podjęte zostaną odpowiednie środki bezpieczeństwa, pomoże to zmaksymalizować przepływ ruchu, ograniczyć liczbę wypadków i lepiej chronić pasażerów, a wszystko to dzięki zastosowaniu inteligentnych algorytmów. Możesz stwierdzić, że już zmierzamy w tym kierunku, ponieważ niektórzy ubezpieczyciele oferują niższe (lub lepiej dostosowane) stawki dzięki zastosowaniu urządzeń monitorujących w ubezpieczonych pojazdach.

Spersonalizowane fizyczne reklamy

Personalizacja reklamy w internecie jest znana. A co powiesz na przeniesienie takich reklam z ekranu do rzeczywistego świata? Może zetknąłeś się już z ilustracją tej możliwości, przedstawioną w filmie Raport mniejszości, gdzie spersonalizowane reklamy były fizycznie prezentowane odbiorcom komunikującym się ze środowiskiem. Uważasz, że to przesada? No cóż, w 2013 roku w Londynie inteligentne kosze na śmieci z ekranami reklamowymi używały otwartej sieci Wi-Fi do określania natężenia ruchu, zliczając unikatowe adresy MAC łączące się z daną siecią. Dzięki temu reklamodawcy mogli ustalić, czy ta sama osoba przechodziła obok kosza wielokrotnie, i potencjalnie dostosować do niej reklamy. To rozwiązanie zostało niemal natychmiast wycofane, jest jednak ciekawym dowodem na możliwość zastosowania omawianego pomysłu i materiałem do przemyśleń z obszaru etyki.

Rozwiązania z tej dziedziny mogą wyjść poza określone lokalizacje do sieci WWW i połączyć świat cyfrowy z fizycznym. Kliknięcia będzie można wtedy prognozować na podstawie innych czynników, na przykład przemieszczania się klientów w fizycznym świecie lub tego, czy odbiorcy widzieli reklamę w trakcie porannej drogi do pracy.

Sieć semantyczna

Sieć WWW zawiera bogate informacje, jednak sposób interakcji z nimi zwykle wciąż pozostaje na stosunkowo prymitywnym poziomie. W dużym stopniu polegamy na tym, że wyszukiwarki zrozumieją nasze żądania (słowa kluczowe) i znajdą strony lub dokumenty powiązane z szukanym zagadnieniem. Ten model działa, ale znacznie różni się od naturalnego sposobu interakcji w gronie rodziny, znajomych i współpracowników. Nie można zakodować nawet prostych zależności między obiektami (na przykład tego, że kot jest gatunkiem zwierzęcia), dlatego w ramach wyszukiwania na podstawie słów kluczowych nie da się wykorzystać takich dostępnych dla ludzi niejawnych informacji.

Komfort pracy byłby znacznie wyższy, gdyby można było zadawać w sieci WWW pytania i na podstawie zestawu zależności otrzymywać odpowiedzi wynikające z dedukcji lub tabele zwróconych informacji (reakcją na pytanie mogłoby także być wykonanie określonych operacji). Tak wygląda wizja sieci semantycznej. Pojęcie to zostało zaproponowane przez Tima Bernersa-Lee i współpracowników w 2001 roku. Ich wizja sieci semantycznej oparta jest na zakodowaniu wiedzy w materiałach w internecie za pomocą języka znaczników i istnieniu zestawu ontologii łączących fakty ze sobą i ułatwiających manipulowanie danymi za pomocą logiki. W sieci semantycznej mogą działać agenty, które znajdują informacje i wykonują operacje na podstawie dedukcji lub dowodów. Jedną z najważniejszych zalet tego podejścia jest to, że agent może wyjaśnić wnioski z dedukcji za pomocą języka podobnego do naturalnego. Jeśli użytkownik nie zgadza się z informacjami otrzymanymi od agenta, agent może zwrócić reguły dedukcji i ontologie, co pozwala sprawdzić logiczne kroki wykonane w ramach dedukcji.

Jeszcze trochę brakuje nam do płynnej i naturalnej komunikacji z siecią WWW w sposób opisany w początkowym przykładzie wspomnianej pracy, jednak wiele badań z tego obszaru znajduje zastosowanie w przemyśle. Jest jednak pewne, że każda próba wbudowania bogatej semantyki w duże zbiory informacji dostępnych w sieci WWW będzie korzystna dla projektantów inteligentnych algorytmów i umożliwi dostęp do wiedzy, a nie tylko do samych danych.

Społeczne implikacje rozwoju inteligentnej sieci

To, czy nasze wizje się sprawdzą, jest rzeczą sporną. Jedno jest jednak pewne — istnieją (lub są tworzone) technologie, które umożliwiają zrealizowanie tych wizji. Ważną kwestią jest wdrażanie tych technologii i aspekty prawne. Samo to, że coś można zrealizować, nie oznacza jeszcze, że należy to zrobić. Należy rozważyć wiele implikacji społecznych przed bezrefleksyjną realizacją opisanej wizji przyszłości.

Zastrzeżenia dotyczące większości inteligentnych algorytmów dotyczą prywatności i bezpieczeństwa. Użytkownicy mają prawo oczekiwać określonego stopnia prywatności w związku ze swymi poczynaniami w internecie i poza nim. Mogą też oczekiwać, że ich dane będą przechowywane w bezpiecznym miejscu i nie będą wykorzystywane w szkodliwy sposób. Dlatego projektanci inteligentnych aplikacji powinni uwzględniać te wymagania. Ignorując je, robisz to na własne ryzyko. Ostatecznie kwestia sprowadza się do użyteczności rozwiązań. Użytkownicy są gotowi zrezygnować z części kontroli nad informacjami, jeśli uzyskają mierzalne korzyści przeważające nad ryzykiem, a także mają pewność, że ich dane są w bezpiecznych rękach.

Dowodem na to jest rozpowszechnienie telefonów komórkowych. Te urządzenia umożliwiają precyzyjne śledzenie pozycji użytkownika w czasie rzeczywistym na całym świecie. Dane na ten temat są przechowywane przez firmę, która — przynajmniej teoretycznie — nie jest zainteresowana szczegółową lokalizacją użytkowników. W zamian za te dane możesz za wciśnięciem klawisza komunikować się z podobnie podłączonymi do sieci osobami. Widoczne są tu skrajne wady i zalety tego rozwiązania — udostępnianie szczegółowych informacji o lokalizacji w zamian za dostęp do bardzo wartościowego narzędzia. Uważamy, że rozpowszechnienie się telefonów komórkowych było tak szybkie z powodu korzyści związanych z natychmiastową komunikacją w czasie rzeczywistym. Przewidujemy, że w przyszłości zaobserwujemy więcej skrajnych przypadków udostępniania szczegółowych danych osobowych, jeśli potrzebujące ich inteligentne aplikacje będą wystarczająco pomocne w życiu użytkowników.

.Sądzimy, że rozwój sieci inteligentnej może potoczyć się w różnych kierunkach. Użytkownicy są obecnie bardziej niż kiedykolwiek wcześniej świadomi swoich praw i chcą wiedzieć, jak ich dane są wykorzystywane. Nasze zadanie polega na uzyskaniu znaczących postępów w ulepszaniu życia użytkowników przy zachowaniu zgodności z ich oczekiwaniami co do prywatności i bezpieczeństwa. Twórcy inteligentnych algorytmów będą mieli istotny wpływ na przyszłość i powinni wykorzystać to w odpowiedzialny sposób.

Douglas McIlwaith
Haralambos Marmanis
Dmitry Babenko
Fragment książki „Inteligentna sieć. Algorytmy przyszłości”, wyd.II, wyd.Helion. POLECAMY WYD.E-BOOK I PRINT: [LINK].

Materiał chroniony prawem autorskim - wszelkie prawa zastrzeżone.
Dalsze rozpowszechnianie artykułu tylko za zgodą wydawcy.

Chcę otrzymywać powiadomienia o najnowszych tekstach.

Autorzy wszyscy autorzy

A B C D E F G H I J K L M N O P R S T U W Y Z