Računalniška industrija je korak za potrebami

Ljubljana – Namik Hrle, v Nemčiji živeči inženir bosanskega rodu, je v IBM član skupine, ki razvija napredna orodja za analizo velikih podatkovnih zbirk (big data). Za zasluge pri napredku superračunalnikov je v tej korporaciji pred kratkim dobil naziv IBM fellow, danes pa je glavni govornik na dogodku Ključ do rešitev.

Eden od poudarkov vašega predavanja bo t. i. tretja era računalništva. Kako jo lahko na kratko opišemo, kaj jo zaznamuje?

Prva doba se je začela v začetku prejšnjega stoletja s prvimi računskimi stroji, ki so v bistvu znali samo šteti. Druga doba je sledila nekje sredi 50. let prejšnjega stoletja s programabilnimi računalniki, ki so nekaj kasneje postali tudi osnova za osebne računalnike. Ti sistemi bodo z nami še dolgo, saj so navzoči povsod – doma, v pisarnah, podatkovnih središčih, zalednih sistemih. So izjemno učinkoviti pri procesiranju informacij. Če želimo iz množice novih podatkov izvleči uporabne nove informacije, pa potrebujemo nove vrste računalnikov, ki imajo bolj kognitivno logiko procesiranja. Zdaj informacije postajajo novo naravno bogastvo, tako kot nafta. Ogromne količine podatkov, ki jih generirajo mobilni telefoni, dejavnost na družabnih omrežjih in vse drugo, zahteva nove pristope.

Se je doba »velikega podatkovja« začela zaradi novih sistemov, ki dejansko tudi generirajo večje količine podatkov, ali smo toliko podatkov imeli že prej, le analizirati jih nismo znali?

Včasih se tudi sam sprašujem, kaj narekuje kaj. Vendar je dejstvo, da smo 90 odstotkov vseh podatkov ustvarili v zadnjih dveh letih. Zdi se mi, da se je vse skupaj začelo zato, ker je bilo hitro jasno, da samodejna obdelava podatkov prinaša večjo učinkovitost in produktivnost podjetij. To je bilo gonilo za napredek v IT-industriji. Hitrejši procesorji, več pomnilnika, hitrejši pretok podatkov, večji diski. Poslovne potrebe so narekovale razvoj. Zdaj smo znova v situaciji, da je industrija korak za potrebami. Te so namreč ogromne. Vsak dan nastane na milijone gigabajtov podatkov. Seveda je vprašanje, koliko jih je relevantnih in koliko jih predstavljajo videi mačk. Kljub temu pa taka eksplozija podatkov zahteva nove paradigme, nov način razmišljanja, drugačne analize. Človeški možgani ne delujejo tako kot stare računalniške arhitekture. Človek je sposoben sprejemati, analizirati in filtrirati terabajte podatkov v milisekundi. To pa zato, ker dela skozi kombinacijo čutov in sklepanja. Zelo hitro lahko izloči pomembno. Ko vidimo modro, čutimo lahen veter in zavohamo sol, vemo, da je to morje. Ni treba procesirati terabajtov podatkov iz različnih tipal, da bi vedeli, da smo na morju. V programski opremi watson in arhitekturi procesorjev synapse poskušamo posnemati nekaj takega.

Ustvariti boljšo logiko procesorjev?

Tako nekako. Kognitivne sisteme poznamo že dolgo, umetna inteligenca je že star pojem. Toda najnovejši napredki v tehnologiji omogočajo tako razmišljanje.

Že imamo konkretne primere tovrstne napredne analitike?

Zadnji primer je sistem watson v pisarni uprave. To je sistem, ki sodeluje na sestanku. Denimo, da vodstvo podjetja odloča o tem, katero podjetje bi prevzeli. Watsona pred tem »napolnijo« s podatki o vseh podjetjih, ki poslujejo na določenem področju. V bazo vnesejo vse podatke o poslovanju, o tem, s katerimi tehnologijami razpolagajo ta podjetja, katere patente imajo, koliko uporabnikov itd. Ko člani uprave začnejo razpravo, ko nizajo vsak svoje argumente, so to novi podatki za watsona. Na osnovi analize in razumevanja, kaj je glavni cilj – izbrati najbolj primerno podjetje za akvizicijo –, watson poda svoj seznam smiselnih prevzemov. Seveda watson ne prevzema odločujoče vloge …

Še ne prevzema odgovornosti za odločitve.

Tako je. Ni direktor. Ampak pove, katero podjetje se mu zdi najbolj zanimivo in zakaj. Vedno argumentira svojo odločitev. Njegovo odločanje je kognitivno, ker je analiziral vse vnaprej vnesene podatke in med samo razpravo prilagodil svoje razmišljanje. Sproti se uči. Seveda pa je veliko odvisno od tega, kako kakovostni podatki so v bazi sistema.

Kaj vse lahko spremeni obdelava podatkov v realnem času?

Danes je informacijska tehnologija najpomembnejše gonilo razvoja. Drugačna analiza podatkov lahko povsem spremeni poslovne modele ali ustvari nove. Vsak dan opažam zadeve, ki si jih še lani nisem mogel zamisliti. Vzemimo zavarovalnice. Danes je mogoče ponujati mikrozavarovanje točno takrat, ko ga nekdo potrebuje. Denimo, da greste na smučanje, ste na vrhu črne proge in pomislite, da bi bilo dobro imeti zavarovanje za naslednji spust. Obstaja podjetje, ki tako zavarovanje ponuja. Sami veste, kako poteka klasično zavarovanje. Treba je nekam oditi, prebrati kup papirjev, ki jih nihče ne razume, in nazadnje ne veste, kaj zavarovanje dejansko krije. Tu pa imate zavarovanje v pravem trenutku, relevantno, namensko, prilagojeno. Mogoče pa je izključno zaradi tehnologij. Ker imate dobro mobilno povezavo, ker to podjetje uporablja analitiko in lahko v realnem času izračuna tveganje in svojo dobičkonosnost, vam kot uporabniku pa ponudi nekaj, kar imenujemo demografija posameznika. Popolno personalizacijo.

Kako bo analitika spremenila odločanje o tem, kako se gradi infrastruktura? S kakšnimi avti se bomo zaradi velikega podatkovja vozili čez 20 let? V kakšnih hišah bomo živeli?

Fantastičen primer je eden mojih klientov, ki proizvaja kombajne. To so stroji, ki ustvarjajo desetine gigabajtov podatkov v sekundi. O delovanju vsakega posameznega dela kombajna. Zakaj? Da lahko kar najbolj maksimizirajo delovni čas te izjemno drage naprave. Če se nekje sredi njive ustavi, so stroški ogromni. Zato ves čas spremljajo delovanje in vnaprej predvidijo, kaj se utegne zgoditi. Na podlagi delovanja prepoznavajo prihodnje okvare in ob strani imajo ves čas pripravljenega serviserja s pravimi rezervnimi deli in natančnimi podatki, da lahko kombajn v kar najhitrejšem času popravijo in nadaljujejo žetev.

Kaj se bo zgodilo, ko bo analitika dejansko sprejemala odločitve, in se bo izkazalo, da kakšna od njih ni prava? Kdo bo prevzel odgovornost?

(smeh) Se mar to pri ljudeh ne dogaja ves čas? Šalo na stran. Zagotovo celotna tema odpira ogromno polje za razprave, ki niso samo tehnološke, ampak so sociološke, družbene, filozofske, etične. V IBM sisteme razvijamo tako, da niso namenjeni odločanju. Ampak izključno svetovanju. To so sistemi, ki lahko prebavijo ogromno količino podatkov, jih analizirajo in delajo zaključke. Vedno tudi povedo razloge, zakaj točno tak nasvet, in verjetnost točnosti takega odgovora. Odloča pa na koncu še vedno človek.