Kategoria: Podcast

Cyborgi

Cyborgi

Poprzedni odcinek był o samochodach autonomicznych, o tym że różne firmy już je rzeczywiście testują. Ostatnio pojawiła się smutna świadomość, że autonomiczny samochód potrącił pieszego, który w wyniku tego zdarzenia zmarł. Ciekawostka jest taka, że była to kobieta. Dlaczego ciekawostka? Podobno historia zatoczyło koło – kiedy pojawił się pierwszy samochód, to też pierwszą ofiarą wypadku była kobieta. Miało to miejsce w Londynie w 1896 roku. Teraz Uber wstrzymał się i bada sprawę. Prawdopodobnie ta osoba złamała przepisy i przechodziła przez drogę w złym miejscu.

Czy to oznacza, że całe to przedsięwzięcie będzie wycofane? Jak myślisz? W roku 1896 też zdarzył się wypadek i pojawiły się głosy, że to już nigdy nie powinno się powtórzyć. Jednak sędzia wydał wyrok następujący: „Pani Driscoll była ofiarą swojej własnej nieostrożności”.

Pewnie jak już wiesz – obecnie samochody są wszędzie, postęp technologii idzie jak burza. Natomiast, warto pamiętać pamiętać, że technologia – zwłaszcza na początku – może być bardzo groźna, zatem trzeba podchodzić do niej ostrożnie i świadomie. Teraz dzieje się tak dużo rzeczy, że trudno je wszystkie pomieścić w głowie.

Cyborgi

Myślę, że jedną z gałęzi, która wzbudza dużo kontrowersji i niejasności są cyborgi. O czym myślisz kiedy słyszysz słowo cyborg? Brzmi to dość groźnie – jednak, czy my wszyscy nadal jesteśmy normalni? Gdyby zapytać człowieka, który żył 200 czy nawet 100 lat temu, to on z całą pewnością powiedziałby, że my wszyscy jesteśmy cyborgami 🙂 Sama definicja słowa “cyborg” jest dość rozmyta i ma wiele tłumaczeń.

Ula Skiepko
Ula Skiepko

Spróbujmy dzisiaj chociaż w niewielkim stopniu dotknąć tematu cyborgów i wyjaśnić o co w tym chodzi. Dzisiejszym gościem jest Ula Skiepko, która jest bardzo aktywną osobą. Ostatnio wspólnie zorganizowaliśmy wydarzenie, widziałem, że czytała też książkę. Zapytałem o czym ona była – odpowiedź: o biopolityce. Nasza rozmowa była dość krótka, ale inspirująca – już wtedy wiedziałem, że chcę ją zaprosić, ponieważ ma wiele do powiedzenia w tym temacie.

Tak się złożyło, że po stronie Uli jakość dźwięku była trochę gorsza – mam nadzieję, że nam to wybaczycie. Rozmawiając w kontekście cyborgów, jest to nawet trochę romantyczne.


Read More Read More

Share
Autonomiczne samochody

Autonomiczne samochody

Z tego odcinka dowiesz się:

  • czym są samochody autonomiczne,
  • czym się różnią od autopilotów,
  • czy samochody autonomiczne podejmują decyzję zamiast kierowcy,
  • jacy producenci mają najbardziej zaawansowane prace nad modelami autonomicznymi,
  • czym jest lidar i dlaczego jest konieczny w takich samochodach,
  • ile tego typu samochodów wychodzi rocznie na rynek,
  • ile czasu potrzeba, żeby wymienić wszystkie auta na te nowej generacji,
  • czy kierując takim pojazdem potrzebne jest prawo jazdy,
  • czy samochody autonomiczne są testowane w różnych warunkach klimatycznych,
  • jak wygląda rozwój samochodów autonomicznych w Chinach,
  • czy kolejnym krokiem będą latające pojazdy,
  • czy samochody autonomiczne są zabezpieczone przed hakerami.

Read More Read More

Share
Scoring, systemy rekomendacyjne po analizę listów Warren’a Buffet’a

Scoring, systemy rekomendacyjne po analizę listów Warren’a Buffet’a

Żyjemy w czasach, kiedy uczenie maszynowe ma coraz większy wpływ na nasze życie. Ostatnio czytałem dyskusję na quora, czy tak zwana sztuczna inteligencja może wkroczyć do sądów, gdzie zastąpi osobę sędziego. Akurat pierwsza odpowiedź, brzmiała, że “absolutnie nie”. Natomiast, jeśli zastanowimy się nad tym, to odpowiedź będzie brzmiała “raczej tak”. Już teraz są sytuacje, kiedy uczenie maszynowe wspiera prawników czy sędziów.

Istnieją różne publikacje na ten temat, np. w National Bureau of Economic Research przygotowano publikację, gdzie twierdzono, że model bazując na danych historycznych, takich jak protokół zatrzymania czy na innych aktach sądowych jest w stanie zrobić predykcję, czy ta osoba jest winna czy nie, na poziomie porównywalnym lub nawet lepszym od sędziego.

Brzmi to ciekawe. Po pierwsze, daje to nadzieję, że wszystkie sprawy znajdujące się w sądach potoczą się szybciej. Druga szansa, to fakt, że wreszcie sąd stanie się w 100% sprawiedliwy, ponieważ człowiek jednak nadal tylko człowiekiem (chociażby na poziomie podświadomości). Co do pierwszej możliwości, jak najbardziej ten problem może być rozwiązany. Uczenie maszynowe bardzo fajnie skaluje się (sprzęt staje się coraz tańszy). Natomiast druga ewentualność stanowi wyzwanie.

Jak na razie, uczenie maszynowe jest również subiektywne. To wynika, chociażby z tego, w jaki sposób uczy się model. Uczy się on na podstawie decyzji, które podejmowali ludzie. Dlatego to co może zrobić model to, w najlepszych przypadku, zebranie najlepszej kombinacji wygenerowanej przez ludzi, ale to nadal będzie subiektywne.  Do tego jeszcze należy dodać kolejny wymiar złożoności – a mianowicie – bardziej złożone modele są tak zwanymi “czarnymi pudłami”, tzn. działa on zwykle lepiej, ale nie wiadomo dlaczego tak jest.

Jeden z trendów, który można było dostrzec jeszcze w roku 2017 i na pewno będzie kontynuowany w roku 2018, to większa wartość zrozumienia na podstawie czego model podejmuje decyzje. Ponieważ, to że będziemy używać bardziej zaawansowanych modeli staje się coraz bardziej oczywiste (być może w niektórych obszarach, jak finanse czy bankowość, na skutek różnych regulacji, jeszcze trochę to potrwa, ale i tak nastąpi). Jak to zrobić? Skoro nie jesteśmy w stanie wprost zrozumieć jak działa model, trzeba zbudować model, któryy nam w tym pomoże.

Człowiek jest bardzo ograniczony, wbrew pozorom. Dlatego pojawiają się różne narzędzia, zaczynając od młotka, a na statkach kosmicznych kończąc. Dlatego to jest takie naturalne: stworzyć narzędzie, podobne do mikroskopu czy teleskopu, które pomoże zobaczyć “coś”, czego nie widać gołym okiem. Kolejny ciekawy aspekt – jak pomyślimy o ludziach, to też mało o nich wiemy. Nadal nie wiadomo jak działa mózg – osoby, które zajmują się tym zawodowo często twierdzą, że mózg (który posiada każdy człowiek) jest najbardziej złożonym elementem we wszechświecie.  

Dlatego, kontynuując dyskusję o tym, że nie wiadomo na podstawie czego podejmuje decyzję model, to przecież podobna sytuacja dotyczy ludźmi – również nie wiadomo dlaczego podejmują tą czy inną decyzję. Pomyśl przez chwilę, jak często podjąłeś decyzję, a potem sam nie rozumiałeś dlaczego akurat tak postąpiłeś? Zostawiam Cię z tym wątkiem 🙂

Jak już powiedziałem, w roku 2018 będą rozwijane narzędzia do rozumienia zaawansowanych modeli (dlaczego podejmują taką czy inną decyzję), ale również, co mnie bardzo cieszy, więcej uwagi będzie poświęconej na to, jak stworzyć model sprawiedliwym. Skoro Satya Nadella, CEO Microsoft, również dzieli się pomysłami jak można podejść do problemu, to raczej oznacza, że dotarł on na odpowiedni poziom. Zobaczymy jak to będzie.

Mateusz Grzyb
Mateusz Grzyb

Dzisiejszym gościem jest Mateusz Grzyb. Bardzo ciekawy człowiek, który ma kilka dość rzadkich, mało popularnych w naszych czasach cech. Jest odpowiedzialny, czasem wręcz za bardzo (wiem jak to jest, bo mam podobnie), ale bardzo przyjemnie współpracuje się z ludźmi – którzy obiecują coś i robią to bez jakichkolwiek przypomnień. Druga rzecz, która również jest mało popularna – dbałość o szczegóły, dla osób które pracują w analityce jest to bardzo ważne.

Poruszyliśmy z Mateuszem kilka wątków, zaczynając do scoringu dla instytucji finansowych, przez systemy rekomendacyjne i inne.

Mateusz był trochę przeziębiony, ale mam nadzieje, że mu to wybaczysz 🙂

Na końcu będzie kilka ogłoszeń, jak i prezent przygotowany przez Mateusza.

Zapraszam do czytania.

Read More Read More

Share
Data Driven Organisation

Data Driven Organisation

Data Driven Organisation

Dzisiejszym gościem jest Wojtek Ptak. Bardzo inspirujący, inteligentny i skromny człowiek. Bardzo cieszę się, że mogliśmy się poznać bo nasze dyskusje często są dla mnie “świeżym oddechem” i nie chodzi tutaj o smog w Krakowie. Po prostu cieszę się, że mogę z kimś poruszyć tematy bardziej złożone. Zwłaszcza takie, na które nie ma jednoznacznej odpowiedzi. Wojtek ma spore doświadczenie, którym również się dzieli.

Rozmowa wyszła trochę dłuższa, ale warto poświęcić ten czas, bo to jest dawka wiedzy, którą Wojtek gromadził przez spory okres czasu. Będą również prezenty, tym razem dość sporo – na końcu dowiesz się jak możesz je dostać. Już nie przedłużam i zapraszam do naszej rozmowy.

Wojtek Ptak
Wojtek Ptak… aha i Vladimir 🙂

Read More Read More

Share
Jak zacząć używać uczenie maszynowe w praktyce?

Jak zacząć używać uczenie maszynowe w praktyce?

Świat zmienia się szybciej niż myślisz, to już chyba wiesz…. Ale zmiany z definicji potrzebują kogoś, jak na razie jeszcze cały czas chodzi o ludzi, kto będzie je realizował. Przez to, że świat tak dynamicznie pędzi do przodu są dość duże braki chociażby w takich obszarach jak sztuczna inteligencja (w szczególności uczenie maszynowe).

Jak zacząć używać uczenie maszynowe
Jak zacząć używać uczenie maszynowe

Sytuacja jest czasem paradoksalna, kiedy firmy oferują gigantyczne kwoty dla specjalistów, żeby zaprosić ich do swojego zespołu. Oczywiscie, fajnie jest kiedy Twoja firma to Google czy Microsoft, gdzie roczny zysk wynosi blisko 100 miliardów dolarów. Natomiast, jak sobie radzić w sytuacji, kiedy Twoja firma jest w Polsce i jej obroty są mniejsze o 3 lub nawet 5 zer? 🙂

Również z drugiej strony, jeśli jesteś ambitnym człowiekiem, który chce wejść w temat uczenia maszynowego, ale jest to zbyt trudne. Być może już nawet były pierwsze próby, tylko po nich pojawiła się wiedza teoretyczna, brakowało zrozumienia jak ją wykorzystać i teraz czujesz się zagubiony.

Mam dobrą wiadomość dla obu przypadków. Kurs praktyczne uczenie maszynowe może Ci pomóc. Z punktu widzenia firmy, można przekwalifikować swoich programistów i dodać im jeszcze jedną, tak zwaną dodatkową, warstwę wiedzy. Z mojego doświadczenia wiem, że programiści chętnie wchodzą w ten temat bo jest to idealny obszar dla ich mózgu. Zyskujesz to, że w Twojej firmie nadal pracuje ten sam człowiek, który już zna funkcjonujący w Twoim przedsiębiorstwie proces, tylko co ważne staje się on bardziej wydajny.

Read More Read More

Share
Czy Chiny stają się nowym centrum świata?

Czy Chiny stają się nowym centrum świata?

Kiedy słyszysz słowo ”Chiny”, to o czym myślisz? Prawdopodobnie, o chińskich tanich produktach, które zalewają rynki i widzisz ten słynny napis “made in China”. Pewnie przychodzi Ci do głowy myśl, że Chiny to królestwo podróbek. Zwykle, na tym kończy się wiedza przeciętnego obywatela, tak zwanych, krajów zachodnich, np. Europy czy Stanów Zjednoczonych.

China
China

Celem tego odcinka jest pokazanie, że żyjemy w czasach kiedy wiele rzeczy zmienia się i raczej będziemy świadkami przesunięcia centrum bogactwa, przynajmniej materialnego, ze Stanów Zjednoczonych do Chin. Mało tego, zmienia się sposób działania Chin, wcześniej było to przede wszystkim kopiowanie innych, teraz jest to już tworzenie i promowanie trendów, również w tematach związanych ze sztuczną inteligencją.

Czy jest to możliwe? Poświęćmy trochę czasu, żeby lepiej zrozumieć kontekst. Zacznijmy, oczywiście, od “pieniążków” :). Jak się mówi: “kto płaci, ten zamawia muzykę”.

Read More Read More

Share
Sztuczna inteligencja w przemyśle

Sztuczna inteligencja w przemyśle

Przemysł (a tym bardziej przemysł ciężki) żyje swoim własnym życiem. Dość często jest on mocno oderwany, chociażby od świata IT. Oczywiście to zmienia się z czasem. Na przykład, Andrew Ng – ekspert sztucznej inteligencji, który pracował w Google/Baidu, również założył jeden z najbardziej znanych serwisów edukacyjnych – coursera.org. W grudniu 2017, przynajmniej formalnie, rozpoczął nowy projekt o nazwie landing.ai. Celem tego przedsięwzięcia jest wspomaganie przemysłu w wykorzystywaniu mocy uczenia maszynowego.

Ma on już podpisaną umowę o współpracy z FoxConn, która jest największym producentem elektroniki i komponentów komputerowych na świecie. Między innymi, produkuje Macbooki, iPhony, iPody, Xboxy, Kindle, laptopy marek HP i Dell. Mówiąc w skrócie, cała elektronika, którą znamy pod różnymi brandami jest produkowana właśnie przez FoxConn. Mają oni gigantyczne obroty – ok. 150 mld. dolarów. To stanowi ok. jednej trzeciej polskiego PKB.

Osobiście uważam, że w przemyśle, tym bardziej w przemyśle ciężkim, dzięki uczeniu maszynowemu,  można wiele zrobić. Wystarczy usprawnić proces o jeden procent i już z tego robią się bardzo duże kwoty. Dość często jest tak, że przemysł jest bardzo zacofany, wtedy można usprawnić proces nawet i o 5% czy 10%. W takiej sytuacji, są to już miliony czy nawet dziesiątki milionów dolarów.

Największy techniczny problem, który dostrzegam –  to dane. Zwykle ich nie ma, albo są bardzo źle zbierane. Natomiast, największy strategiczny problem, to dojrzewanie kierownictwa do decyzji, że warto to zastosować. Przy czym, jeśli rozwiązać strategiczny problem, to pierwszy też się rozwiąże (wystarczy trochę czasu, żeby zamontować odpowiednie urządzenia/sensory i zacząć gromadzić dane).

Jeśli jesteś z sektora przemysłu i potrzebujesz pomocy z uczeniem maszynowym, konsultacji jak się do tego przygotować, proszę daj mi znać. Postaram się Ci pomóc.

Dzisiejszym gościem jest Teresa Kurek, która pracuje w Transition Technologies i miała możliwość budować model do optymalizacji pracy młyna węglowego.

Teresa Kurek
Teresa Kurek

Teresa po raz pierwszy brała udział w podcaście i trochę się denerwowała, mam nadzieję, że jej to wybaczysz. Zapraszam do wysłuchania tego odcinka, dowiesz się więcej o problemie, jak i rozwiązaniu, nad którym pracowała Teresa wraz ze swoim zespołem.


Read More Read More

Share
Sztuczna inteligencja i etyka, ludzi i roboty… rozmowa z Greg Albrecht

Sztuczna inteligencja i etyka, ludzi i roboty… rozmowa z Greg Albrecht

Stało się… właśnie pierwszy robot uzyskał obywatelstwo. Jest to robot Sofia, o którym, między innymi, była mowa w odcinku 10. To również ten robot, który powiedział, że zniszczy ludzkość. Chociaż potem stwierdziła, że niby był to żart. Eh te żarciki robotów 🙂

To właśnie ta sama Sofia dostała obywatelstwo Arabii Saudyjskiej. Na co Sofia powiedziała: “Jestem bardzo wzruszona i dumna, ponieważ zostałam tak wyróżniona. To historyczne wydarzenie – być pierwszym robotem na świecie, któremu przyznano obywatelstwo”.

Później, Sofia powiedziała kilka ciekawych rzeczy np. o tym że rodzina jest ważna i to dlatego, ona też chce mieć rodzinę. A swoją córkę zamierza nazwać tak jak siebie. Swoją drogą, Sofia ma dopiero ma roczek. Urodziła się, o ile możemy tak powiedzieć, lub raczej została stworzona przez Hanson Robotics  w roku 2016.

No cóż widać, że to wszystko dopiero rozkręca się. Jest dużo szumu, z którego trzeba odfiltrowywać informacje. Widać, że świat zmienia się szybciej, niż myślimy. Dodatkowo jest w tym wszystkim coraz więcej mamy tematów niezwiązanych z technologią, np. etycznych. O tym dzisiaj będziemy rozmawiać.

Greg Albrecht
Greg Albrecht

Greg Albrecht jest naszym dzisiejszym gościem. Jest to człowiek, z jednej strony dość mocno powiązany z biznesem (jest inwestorem), ale również ze światem technologicznym. Jest on partnerem funduszu inwestycyjnego, który specjalizuje się na projektach związanych z danymi (ich analizą, przetwarzaniem, wyciąganiem wniosków itd). Natomiast z drugiej strony, jest człowiekiem nieco innym od ludzi, których spotyka się na co dzień. Zapraszam do wysłuchania.


Read More Read More

Share
Czy sztuczna inteligencja ma intuicję?

Czy sztuczna inteligencja ma intuicję?

Opowiem Ci dwie ciekawostki, nad którymi ostatnio się zastanawiałem.

Pierwsza, to odczytywanie naszych emocji z twarzy. Mam na myślę zwykłą kamerę, która nagrywa ludzi np. na ulicy czy w tramwaju. Mając zwykłe zdjęcie z twarzą człowieka, przy pomocy uczenia maszynowego, można próbować zgadnąć jak ten człowiek teraz się czuje. Techniczne, jest to możliwe już dzisiaj (i wiem, że podobne rozwiązania są stosowane, np. na konferencjach, ulicach czy w innych miejscach, tu między innymi pojawia się koncepcja “audience measurement” lub “crow measurement”).

Co prawda, na dużą skalę, to wymaga większej próbki danych, ale w naszych czasach mamy tak dużo nagrań z ludźmi, że da się to zrobić. Dlaczego o tym myślałem? Kiedyś, wyczytałem w książkach, że król to była taka osoba, która potrafi odczytać lub wyczuć nastrój ludzi „z powietrza”, i na podstawie tego podejmować te czy inne decyzji. Ten, kto robił to najlepiej, był sławny przez długi czas…

Warto powiedzieć wprost, bo czasem wydaje się, że bycie królem, czy używając bardziej nowoczesnego słowa – prezydentem, jest bardzo łatwe. Zwykle regulacje na takim poziomie muszą być ostrożne, bo nawet minimalne wahnięcie w lewo czy w prawo może doprowadzić do różnych skutków, czyli tak zwanego efektu motyla. Myślałem nad tym, a co jeśli już ktoś pracuje nad rozwiązaniem i mierzy jakie jest napięcie ludzi na dużą skalę? Również próbuje zrozumieć, jak to zmienia się z czasem, od czego to zależy. Jeśli pomyśleć jeszcze szerzej, to w ten sposób, można zbudować narzędzie które może mieć potężną siłę, żeby manipulować ludźmi. Na przykład, stworzyć sztuczną euforię wśród ludzi, wtedy kiedy jest taka potrzeba. Podobnie jak to było w książce braci Strugackich. Oczywiście, możesz powiedzieć, że już teraz sporo jest manipulacji, ale obawiam się, że to z czym mamy do czynienia teraz jest jak zabawka… Ciekawy jestem co o tym myślisz?

Druga historia, też powiązana ze zdjęciami i rozpoznawaniem po twarzy człowieka. Jeśli podróżujesz do większych miast, albo chociażby biorąc pod uwagę pewne dzielnice Warszawy, np. tak zwany Mordor (kto mieszka lub pracuje tam, wie o czym mówię). To pewnie wiesz jak dużo ludzi może pojawić się w jednym miejscu. Teraz jeśli to jest metro, czy inne miejsce, gdzie jest specjalna bramka, w którą trzeba wrzucić monetę czy bilet, to nagle staje się ono wąskim gardłem. Pojawia się gigantyczny korek, złożony tylko z ludzi.

Jak można to rozwiązać? Amerykańska firma Cubic Transportation Systems chce zrobić rewolucję w transporcie w Londynie. Zamiast użycia Oyster Card, będą… skanować twarze. Mówiąc wprost, po twarzy można będzie rozpoznać kto jedzie na gapę i to dosłownie! :). Jako wizja, brzmi to jak najbardziej możliwe. Myślę, że jeszcze będzie trochę wyzwań na poziomie technicznym, żeby osiągnąć skuteczność bliską 100%, a z drugiej strony być może to nie jest takie ważne. Pewnie firmie bardziej będzie się opłacać znacznie zwiększenie przepustowości bramki i incydentalne przepuszczanie ludzi bez biletu, niż zablokowanie tych, którzy mają bilet. Kontynuując tę myśl, po co nam dowód czy paszport w przyszłości? Co o tym sądzisz?

Łukasz Kuncewicz
Łukasz Kuncewicz

Już nie przedłużam, dzisiejszym gościem jest  Łukasz Kuncewicz. Cieszę się, że Łukasz znalazł czas, bo wiem, że jest mocno zapracowany. Ma sporo doświadczenia w IT, pracuje z dużymi danymi, czyli tak zwanym Big Data, jak i uczeniem maszynowym. Jest praktykiem, przez co bardzo z nim sympatyzuję, ale coś innego przykuło moją szczególną uwagę, on lubi myśleć dalej… Wiem, brzmi trochę dziwnie, ale to dość rzadka cecha w naszych czasach. Zastanawiać się nad procesami. Wyciągać z tego samodzielne wnioski.

Czuć, że Łukasz lubi zadawać pytania, przede wszystkim do samego siebie, ale nawet podczas wywiadu, też pytał mnie 🙂 Ciekawy jestem, czy odniesiesz to samo wrażenia.  Zapraszam do wysłuchania.

 

Read More Read More

Share