Google – Stránka 2 – Mocné dáta

OKO, UCHO, CHARITA aneb O tom či KLAME VIAC AI alebo RADOVÝ ČLOVEK

Technológie umelej inteligencie zaznamenali míľové pokroky za posledné roky. Počítače a AI algoritmy si postupne dovoľujú preberať úlohu našich zmyslov. Stroje vedia analyzovať náš hlas (a spätne ho syntetizovať tak, že ho nerozoznáme od originálu). Keďže však gramoplatne a záznam zvuku tu máme už niekoľko generácií, nevzbudzuje to v nás až taký údiv. Za to, keď Google, Facebook alebo iné aplikácie dokážu rozpoznať tvár v dave a priradiť ju k človeku, zostávame (v lepšom prípade) rozčarovaní, v tom horšom priam rozhorčení. Ako to už býva, technológie nám zasadili aj v tejto oblasti nový, na cti utŕhajúci úder. Dokážu nás presvedčiť, že existujú ľudia, ktorí nikdy nežili.

Profesori Jevin West and Carl Bergstrom z University of Washington vytvorili pomocou AI sadu niekoľkých tisícov umelých fotografií tvári ľudí rozličného veku, pohlavia a rasy. Následne, pomocou web aplikácie sa im podarilo naverbovať viac ako pol milióna reálnych respondentov, ktorí zrealizovali viac ako 6 miliónov kôl hádania, ktorá z dvojice zobrazených fotografií je tvárou reálneho človeka a ktorá len počítačovo vytvoreným podvrhom. Výsledky, ako som už spomínal vyššie, boli celkom zdrvujúce. Ľudia dokázali odhaliť vymyslené fotky len v 60% prípadoch.

Kúsok nad mincou

Ak vám to znie ako dostatočne dobré číslo, skúsim to dať trochu do kontextu. Keby ste si hádzali pri každej fotke korunou, mali by ste v priemere úspešnosť 50%. Tých dodatočných 10% nad úroveň mince neznie ako pýcha pána tvorstva. Čo je ešte viac znepokojujúce, že aj trénovaní experti, ktorí prešli mnohými kolami kvízu a dostali od tvorcov fotografiu spätnú väzbu, kde sa pomýlili, nedokázali pokoriť hranicu 74%. Teda aj experti stále v štvrtine prípadov nedokázali odhaliť podvrh stroja.

Zaujímavé na tomto experimente bolo však ešte niečo iné. Niektoré tváre dokázali „oklamať“ výrazne väčší počet ľudí ako iné. Mnohí by sme predpokladali, že práve niektoré typické regionálne znaky tváre alebo črty konkrétnej rasy budú tým hlavným diferenciátorom. Prekvapivo bolo to práve pohlavie ľudí na fotkách, ktoré vytváralo veľké rozdiely. Vymyslené mužské tváre pôsobili presvedčivejšie: Napriek reprezentatívnemu zastúpeniu oboch pohlaví vo vzorkách “foto podvrhov”, mužské neexistujúce tváre sa nachádzajú v top 100 mätúcich fotkách až o 30% častejšie ako ženské.

Interpretovať sa to samozrejme dá rôzne. Ale štúdie z minulosti nepotvrdili, že by sme lepšie alebo horšie pamätali tváre reálnych živých mužov či žien vo všeobecnosti. Hoci túto tému článok venovaný v časopise WIRED (7-8/2019) danému experimentu nerozoberá, z uvedeného experimentu vyplýva, že morfológia ženskej tváre je pre umelú inteligenciu asi ľahšie napodobiteľná (alebo napriek tomu, že dodávame približne rovnako veľa trénovacích predlôh na učenie AI modelu z oboch pohlaví, mužské tváre je komplikovanejšiue pre umelú inteligenciu zreplikovať rovnako verne ako tie ženské).

Experiment ukázal ešte jeden dôležitý aspekt pre konzumovanie digitálneho obsahu. Ľudia, ktorí sa zapojili do experimentu cez mobil dosahovali až o polovicu horšiu úspešnosť ako respondenti, ktorí si mohli prehliadnuť fotky na veľkom monitore stolového počítaču. To samozrejme nie je samo o sebe príliš prekvapivé, lebo na odhalenie podvrhu sú často dôležité práve detaily (napr. vo vlasoch alebo ušných lalokoch). Avšak v dobe, keď už viac trávime so smartfónom ako pred veľkou obrazovkou a väčšinu digitálneho obsahu konzumujeme práve z mobilu, nás to robí ešte viac zraniteľných proti podvrhom tohto typu.

No a čo?

Ok, tak počítače vedia vyrobiť fotky, ktoré pokladáme za reálne, hoci daný človek v skutočnosti neexistuje. A prečo by nás to malo vlastne trápiť? Nuž schopnosť Umelej Inteligencie vytvárať pre nás virtuálnu realitu sa opäť posunula o výrazný krok ďalej. Ak v minulosti na vytvorenie hoaxu (napr. ohľadne utečencov) bola použitá napríklad fotka, ktorá sa dalo ľahko označiť za poplašnú správu, lebo v skutočnosti pochádzala z úplne iného miesta a času, dnes je možné vytvoriť fotografiu s reálnymi „ľudskými“ tvárami ktorá nebude dohľadateľná a teda ani identifikovateľná ako lživá. Navyše, keďže tvár žiadnej z osoby na fotke neprináleží nikomu z reálnych ľudí, nik ani nemôže napadnúť daný podvrh s tým, že „on(a) tam vôbec nebol”. Podobne, rôzne zúfalé prosby o darovanie peňazí, krvnej plazmy, či iných vecí pre choré deti a iné reťazové FB výzvy sa dajú vyrábať strojovo, čo môže výrazne poškodiť skutočné charitatívne organizácie, ktoré sa snažia úprimne pomôcť. Tie skutočné prosby nebudú odlíšiteľné od falošných a to je pre ľudí naozaj v núdzi zlá správa.

V neposlednom rade, o čo precíznejšie dokážeme nasimulovať ľudskú tvár, o to hlbšie sa ponárame do rizika deep-fake videí, ktoré boli predikované ako jeden z hlavných tém na AI trendov v posledných rokoch. Len pripomínam, že pri uvedení filmu Matrix sa nám zdala miera „vernosti“ virtuálnej reality, ktorej bol Neo podrobený než si vybral správnu tabletku, úplne sci-fi. A to nebolo tak dávno dozadu. Dnes už sme na prahu virtuálnej reality presne takej kvality, ako film popisuje. Nekonšpirujem ani nič tým nepodsúvam, ale je dôležité si to uvedomovať. A zvýšiť ostražitosť k tomu, čo vidíme “na vlastné oči”.

Oko za oko, …

Nástupu AI nadvlády nad našimi zmyslami sa však nemusíme len odovzdane prizerať, môžeme sa mu do istej miery aj brániť. Je to síce trochu v duchu „Oko za oko, zub za zub“ , ale v digitálnej podobe to menej bolí ako vo fyzickom svete. Obranou nám je fakt, že keď obrázky rozoznáva stroj, správa sa pravdepodobnostne. (Inými slovami má stanovený určitý prah pravdepodobnosti na koľko sa daná vec podobá svojej predlohe a zhodu potvrdí až keď si je na „dostatok“ percent istá. ) To nám dáva šancu bojovať rovnakou zbraňou ako AI stroje sa snažia oklamať nás. Existujú totiž už služby ako D-ID (o ktorej viac tu). Ich úlohou je pozmeniť na Vašich fotkách niekoľko drobných detailov do podoby, že každé ľudské oko vás bez problémov spozná, ale žiaden z voľne dostupných algoritmov na rozpoznanie tváre vás nebude vedieť stotožniť. To samozrejme funguje však iba na statických fotkách, ktoré máte šancu upraviť, kým ich posielate niekam na spracovanie. Trochu zložitejšia je obrana proti Face recognition v reálnom čase (napríklad v dave na koncerte) V niektorých krajinách (ako napr. Hong Kong), kde odčítavanie tvári z davu štátnymi úradmi ja považované za – jemne povedané – neférové, ľudia preto začali nosiť špeciálne oblečenie a doplnky, ktoré znemožňujú identifikáciu osoby tým, že snímok tváre „zamlžujú“ neviditeľným svetelnými efektmi alebo maskovaním dôležitých bodov pre rozpoznanie tváre. A tak klameme späť stroje, ktoré sa snažia oklamať nás. Veď vravím: “Oko za oko, ušný lalok za ušný lalok …”

Späť na domovskú stránku

Keby rozmrazili LENINa … (alebo spýtajte sa radšej šéfa)

Keby rozmrazili Lenina, asi by sa veľmi počudoval. Skôr než by si ospalo stihol pretrieť oči, možno by mu udrel do čela dron alebo by ho rozbolela hlava z Wifi smogu. Oveľa väčšmi by však bol vydesený z toho, kam to kapitalistická buržoázia za tých 100 rokov dopracovala. 5 najväčších firiem USA: Alphabet (pôvodne Google), Amazon, Apple (что особенного в яблоках?), Facebook a Microsoft pokrývajú až 13% trhovej kapitalizácie všetkých Amerických spoločností. Najviac by sa však určite udivil z toho, ako sa tieto spoločnosti dopracovali k svojmu postaveniu v ekonomike .

Samozrejme viem, že Lenin v skutočnosti nie je zamrazený, aj keď úprimne, na letnú dovolenku na “daču” k moru ho zas kurátori Mauzolea zrovna neposielajú. Podstata tohto obrazu však spočíva v tom, že podnikanie od jeho čias prešlo veľkým oblúkom a tak by sa možno cítil, ako keby vstal z ľadu. Nemám na mysli technologické zmeny, ktoré by asi Leninovych súčasníkov obrali o rozum. To podstatnejšou zmenou je fakt, že v bode keď sa rodil zápas o postavenie proletariátu, predstavovali hlavné zdroje podnikania FiLuPo, teda Financie, Ľudská pracovná sila a Pozemky. Ak chcela firma uspieť v súboji a výrazne odkrojiť z hospodárstva krajiny, musela mať čo najviac týchto zdrojov. Žiadna z veľkých firiem danej doby nemohla bez nich existovať. ak ste nemali kde alebo začo postaviť fabriku alebo vám vnej nemal kto robiť, boli ste na kolenách.

Zdesenie Lenia (a jeho rovesníkov) by teda zrejme pramenilo z toho, že všetky vyššie menované ikony americkej ekonomiky nepotrebovali pre svoj rast žiaden z FiLuPo zdrojov. (Rojkov, čo veria v dôležitosť ľudskej sily v tomto procese musím pribrzdiť konštatovaním, že ešte aj 5 rokov po založení Microsoftu počet jeho zamestnancov bol 40. Teda taká väčšia dielňa so zopár tovarišmi, povedal by Vladimír Iljič). Rast US technologických gigiantov je totiž presnou ilustráciou toho, ako sa zmenili hybné sily podnikania. Ako sme sa posunuli od FiLuPo firiem k BESIAL spoločnostiam.

BE-SI-AL, teda Behaviorálne dáta, Sieťovanie sa a Algoritmické postupy sú novými hybnými silami úspechu. Ešte než sa pustíme do rozpravy, ako to súvisí s Vašim šéfom, skúsme si ich v krátkosti predstaviť:

Behaviorálne dáta predstavujú hodnotu, ktorá plynie z popísania vzorcov správania zákazníkov a zamestnancov. Aj keby po vás nechcel Daňový úrad pravidelne výkaz DPH, asi ťažko si možno predstavovať fungovanie e-shopu bez toho, že by ste mali zaznačené, ktorý zákazník si kedy kúpil ktoré tovary a z akého zdroja (reklamy) do nášho e-shopu vlastne zavítal. “BE” teda predstavuje poznanie zvyklostí, preferencií a správania klientov, ktoré je zakódované v databázach firmy. Pre ďalšiu diskusiu zdôrazňujem, že pre rast firmy je dôležitý práve rozmer správania, nie administratívne údaje, ktorá sa tiež do databáz ukladajú. Teda to, že klient si nechal tovar doručiť kuriérom je doležitejšie ako to, ktorý kuriér za doručenie zodpovedal. Pre rast sú teda primárne dôležité informácie, ktoré popisujú klienta (alebo zamesntnanca). Myslím, že hodnotu Behaviorálneho kapitálu dokumentujú práve príbehy Google či Facebooku.

SI alebo aj zoSIeťovanie vytvára unikátnu hodnotu v podobe úzkeho prepojenia so všetkými okolitými subjektmi. Prepojenia, ktoré však nie je formálnym natiahnutím spoločného káblu, či potrubia, ale ovplyvňuje obojsmerne vzájomné podnikanie. Amazon, postavil svoju existenciu na tom, že je výkladom pre mnoho iných predajcov (ktorých predaje zase významne závisia od toho, koľko predajú práve cez Amazon). Microsoft sa stal platformou preto, lebo umožnil zakomponovanie Windows, .NET a MS Office kódu do vytvorenia úplne cudzích aplikácií (pomocou SDK knižníc) a uspokojil sa “len” s tým, že to zvýši dôvod na kúpu ich pôvodného softwaru., o ktorý sa cudzie aplikácie opierali. Sieťová architektúra teda umožňuje tvorbu celých ekosystémov (spomeniete si na Apple Store, kde predávajú svoje aplikácie firmy, čo nemajú s Apple “nič spoločné”).

Algoritmické know-how je zrejme najťažšie uchopiteľný kapitál novej doby. Ide totiž o najabstraktnejšiu formu zdrojov. Táto kategória totiž zahŕňa nielen supermoderné postupy strojového učenia, ale aj všetky procesy, postupy spracovania, či obchodovania danej firmy. Tie sú neraz zvykovým právom, prípade len v hlavách úzkeho okruhu skalných. Často teda nie je zrejmé, akou konkurenčnou výhodou sú. Až kým neprejdete ku konkurencii a pochopíte, že daná vec sa dá robiť naozaj aj horšie/lepšie. Zjavne najjasnejším príkladom AL kapitálu je Google, ktorého algoritmus na vyhľadávanie informácií je to, na čom celé podnikanie tejto značky (roky) stálo. Zabudnúť však netreba ani na Amazon a jeho algoritmus na odporúčanie doplnkových produktov pri nákupe. Pre akceleráciu rastu pri tom je, dôležité, aby čo najviac kľúčových procesov firmy sa riadilo (čo i len smernicou zdokumentovaným) postupom/algoritmom.

Ak sa vám úvod s Leninom zdal trochu uletený, teraz si už zrejme pomyslíte, že som sa na čisto pomiatol. Stratégiu rastu BESIAL môže realizovať ľubovoľná firma, či dokonca aj verejná inštitúcia. Preto by ste sa mali opýtať svojho šéfa, či už naozaj BESIAL robíte. Ak sa náhodou vrátite s dlhým nosom, či vyhrážkou výpovede, pripájam aj niekoľko rád, ako BESIAL koncept uchopiť aj priamo u vás:

To najzákladnejšou vecou, na ktorú by sa spoločnosť snažiaca sa o BESIAL rast, mala zamerať je uloženie všetkých poznatkov do digitálnych dát. Preto ak existuje nejaký proces, nejaká činnosť, ktorej priebeh a výsledok sa ešte nedokumentuje, je to prvým krokom k BESIALu. Vždy keď vidím vrátnikov či iné pozície zapisovať si niečo do zošita, je mi veľmi smutno. Z tej písanky sa to nikdy do žiadnej databázy nedostane, komu by sa to chcelo ostatne prepisovať. Preto všetky údaje tohto procesu zostanú na vždy nespracovateľné. Áno je možné dohľadať konkrétny stĺpec, či riadok, ale keď sa spýtate na súvislosti (napr. koľko rôznych ľudí bolo u nás za posledných 12 mesiacov), s odpoveďou sa rovno rozlúčte. V dobe keď tablet dostanete pomaly zadarmo k mobilnému paušálu, nie je iná ako digitálna evidencia už ani prípustná. Avšak schválne: o koľkých činnostiach vo vašej firme dodnes nie sú digitálne záznamy?!

S digitalizáciou záznamov do databáz ide rukou v ruke aj algoritmizačné know-how. Ak proces produkuje digitálne stopy svojej práce, je možné veľmi veľa vecí o tomto procese zautomatizovať. Najčastejšími príležitosťami je dozeranie na kvalitu procesu (strojové počítanie, koľko krát sa udialo to, čo sa malo skutočne stať?), prevzatie opakovaných úkonov do automatizovanej podoby (prečo by potvrdenie mal vypisovať pracovník rukou, keď má vždy rovnakú podobu, ktorú možno vytlačiť alebo poslať priamo emailom), odporúčanie ďalšej činnosti (čo by si mohol kúpiť tento klient nabudúce), alebo zrýchlenie opakovaného procesu (vyhľadať najvýhodnejšiu letenku do Sydney s max 2 prestupmi). Snahou spoločnosti by malo byť čo najviac opakujúcich sa (alebo dlhotrvajúcich) úkonov presunúť na algoritmy. Keďže pred tým, než práca je zautomatizovaná, spravidla túto činnosť robí nejaký človek manuálne, proces automatizácie často naráža na strach ľudí zodpovedných za proces. Čo bude so mnou, keď už ten úkon nebudem robiť ja, ale nejaký počítač? Odpoveďou je často, že bude človek robiť niečo iné, na čo doposiaľ nebol čas. Mnohí však nechcú “riskovať” a tak si skrečkujú proces pre seba. Výsledkom je, že niekde v konkurencii dosiahne stupeň automatizácie tak vysoký stupeň, že znôžka manuálnych procesov už im nedokáže konkurovať. To je zväčša moment, keď veci už idú z kopca rýchlejšie, ako by si ktorákoľvek zo zúčastnených zo strán priala. Zväčša to končí celkovým zrušením miesta tejto “žaby na prameni” alebo bankrotom celej spoločnosti, lebo starý proces už na konkurenciu nestačil. Aj tu platí, radšej prevencia ako trhať už pokazený zub.

Najťažším aspektom rastu je podnecovanie zosieťovania. Ležia pred ním totiž veľké bariéry (nebudeme predsa niekoho z vonku zasväcovať do toho, ako to robíme) a často aj nedôvera k win-win povahe zosieťovania. Veľa firiem ma pocit, že pustiť si partnera príliš na kožu , vedie k vysokému riziku (zrady). Začať však môžete aj tým, že najprv postupne odstránite všetky medzičlánky medzi vami a dodávateľmi, či klientmi. Preberte si komunikáciu s nimi na priamo. Ak “sa to nedá” lebo by to príliš veľa úkonov, skpste si rovno spomenúť na digitalizáciu a algoritmizáciu úloh z predchádzajúcich úsekov. Preto, že nový proces nie je možné riadiť cez “písanku”, je potrebné si pribrať na pomoc aj BE a SI časti pokroku. Najvyšším štádiom zosieťovania je, keď sa sami stávate platformou. Aj do tejto polohy sa dá aktívne nanominovať, nemusíte čakať v kúte na štastenu. Pomocou automatizácie alebo algoritmu, vytvorte plne digitálnu verziu svojej časti v skladačke odvetvia. To vám umožní ponúknuť spolupracujúcemu článku spracovania pred vami alebo po vás, užitočné dáta v samoobslužnom formáte. Vami vytvorená digitalizácia sa môže preliať aj do Vašich dodávateľov alebo koncových zákazníkov, čím sa efekt vzájomnej spolupráce o to viac posilňuje. Je to obdobná situácia ako, keď banka zruší zadávanie platobných príkazov na papier a naradí ho zadávaním cez e-banking. Odľahčí tým nielen svojich ľudí na pobočkách, ale zároveň vám umožní zadať príkaz na vašej strane kedykoľvek, aj mimo otváracích hodín pobočiek.

Rozmýšľanie v dobe BESIAL je zradné, Na rozdiel od FiLuPo zdrojov, ktoré mohol “vlastniť” iba jeden subjekt a keď niekto zabral pôdu, či zamestnal človeka, ostatným sa stratili z radaru, v BESIAL sa javí , že dáta či siete môžu mať predsa každý a nemusia o ne viesť krvavú vojnu, či vlečúce sa súdne spory. Ide však o rovnakú ilúziu ako tomu bolo v Leninovej dobe. Nezbierať dáta o vašich klientoch alebo nebudovať algoritmické know-how je totiž ekvivalent tomu otvoriť fabriku v 1914 a neprijať do nej robotníkov. Každý musel z niečoho žiť, a keď ste šikovného majstra nezamestnali vy, uchytila si ho nejaká iná továreň, lebo nezostal sedieť na chodníku (opomeňme chvíľky ako 1929) . Rovnako, ak dnes nezbierate údaje o potrebách svojich klientov, verte, že čochvíľa tak urobí niekto iný. Rovnako, ak by google nebol uspel s najlepším vyhľadávačom v rade čakali Infoseek , Altavista či Yahoo. Najlepšie sa o tom presvedčil Microsoft so svojim Bingom, ktorý mal všetky prostriedky poraziť Google, ale proste nevenoval tomuto kútu podnikania potrebnú pozornosť. Naopak, český seznam.cz využil, že Google sa sústredil na západne trhy, a obrnil svoju pozíciu a dodnes úctyhodne bojuje s americkým gigantom.

Preto ak bude vaša firma, či organizácia, ignorovať BE-SI-AL, tak dopadnete ako fabrika bez pracovnej sily, či traktorista bez pozemku na oranie. Vraciam sa preto k podtitulu článku. Spýtali ste sa šéfa, či aj vy robíte niečo pre BESIAL? Dajte si tú námahu, súdružky a súdruhovia. Práci česť!

Článok je čiastočne inšpirovaný polemikou v magazíne <Strategy&Business, Issue 92, Autumn 2018. >

Pozri aj:

Kniha, ktorá bude Bibilou 21. storočia.

Späť na domovskú stránku

EXTRA: Autonómne autá rozobrané na detail

Koľko musí počítač chodiť do autoškoly? — Ako bezpečné sú jednotlivé značky samo jazdiacich áut? — Prečo nástup áut bude tak rýchly? — Čo musí mať autonómne auto navyše oproti bežnému autu?

Toto je doplnkový blog k téme Autonómnych áut, pre ľudí, ktorí majú aj hlbší záujem o túto tému. Vtesnať všetky fakty do jedného blogu, by bolo pre “menej nadchnutých ” zrejme úmorné, tak som detailnejšie fakty posunul do tohto doplnkového blogu. Výnimočne som sa rozhodol odomknúť doplnkový materiál aj pre bežného návštevníka. Ostatné doplnkové blogy sú zamknuté iba pre členov Mocnedata,sk komunity. Dobrou správou však je, že členom komunity sa môže stať bezplatne každý, za menej ako 2 minúty svojho času.

Prečo tak rýchlo?

Pôvodný blog nám vysvetlil jednotlivé štádia (stupne) autonómnosti áut a pridal odhad, kedy je pravdepodobné, že sa objavia prvé autonómne autá aspoň stupňa 4. Keďže však aktuálne po cestách jazdia iba autá stupňa dva, niektorí si môžu klásť otázku, ako je možné, že z 2. na 4. sa podarí preskočiť tak rýchlo? Človek by predsa očakával, že ak čochvíľa majú jazdiť autá stupňa 4., už by predsa mali bežne chodiť po svete vozidlá 3. stupňa automatizácie.

Nech táto úvaha znie akokoľvek logicky, nie je v skutočnosti pravdivá. Ak sa opätovne začítate, do popisu stupňov autonómnosti, zistíte, že stupeň 3 je v podstate dosť neprakticky. Auto totiž jazdí samo, až kým nenastane situácia, ktorú nevie vyriešiť. V takom prípade, upovedomí vodiča, že musí prevziať riadenie vozidla a auto-pilot sa vypne. Ak človek nezareaguje, správa sa to podobne, ako keď dnes čítate SMSku alebo nejak inak nevenujete pozornosť riadeniu, teda často tragicky. Pre človeka na mieste vodiča by to bola medvedia služba, lebo auto by nepožadovalo jeho permanentnú pozornosť, ale ak by sa niečo zomlelo, stále by za situáciu zodpovedal človek. V odborných kruhoch sa tento jav popisu aj ako “Eyes-off, Brain On” (nesledujem, ale som čulý zareagovať). V praxi by takýto postup staval vodiča do nevýhody alebo bol ešte oveľa vyčerpávajúcejší ako bežné šoférovanie, každá interakcie človeka by bola len “v problémovej” situácií na ceste.

Z tohto dôvodu sa väčšina firiem vyjadrila, že nebudú vyvíjať modely úrovne 3, lebo by po nich nebol skutočný dopyt a vyvolali by len vlnu nevôle medzi užívateľmi. Po tajme teda (takmer) všetky spoločnosti pracujú priamo na úrovni 4 a vyššie. To, že po svete ešte nebehajú sériovo vyrábané autá Stupňa 4. teda nemá žiaden vplyv na príchod verzií stupňa 4. Mimochodom, ak vás zaujíma, ako sa jednotlivým automobilkám darí v patentovaní autonómnych áut, tu nájdete odpoveď.

Ako dlhá je autoškola pre počítač?

V blogu sme rozoberali, že bežný študent autoškoly, než dostane vodičský preukaz, najazdí menej ako 1000 km. Koľko je teda táto hranica pre počítačový algoritmus? Ako to už býva, pri počítačových algoritmoch naše nároky (občas aj trochu pokrytecky) oveľa vyššie nároky. Podľa výskumu RAND corporation, vedeného Nidhi Kalra, Susan M. Paddock, by na preukázanie rovnakej nehodovosti ako dosahujú ľudia bolo potrebné, aby autonómne vozidlo v testovaní odjazdilo aspoň približne 30 miliónov míľ. Ak by sme si však dali za cieľ obhájiť iba rovnaký (alebo nižší) počet zranených, postačilo by auto odjazdilo aspoň 800.000 míľ. Pre porovnanie uvediem, že keď aktívny vodič odjazdí 25 000 km (= 16000 míľ) ročne, tak rovnako prísny vodičák by dostal po 50 rokoch autoškoly, teda zrejme v posledných rokoch svojho života. Pričom počas celých 50 rokov by bol v skúšobnej dobe, teda ak by spôsobil nejakú nehodu, vodičák by ani nedostal. Graf z danej štúdie dokumentujúci tieto čísla pripájam nižšie:

Samozrejme, bolo by asi zbytočne lacné žiadať, aby autonómne autá boli “len” tak dobré ako ľudia. V skutočnosti práve znížená nehodovosť je jedným zo zásadných argumentov pre zavedenie autonómnych vozidiel. Vyššie uvedený graf teda zároveň dokumentuje, koľko míľ by muselo autonómne auto najazdiť v testoch, aby preukázalo zníženie nehodovosti na polovicu alebo štvrtinu ľudskej chybovosti. Pre preukázateľné zníženie úmrtnosti na o -60% percent by muselo auto absolvovať podľa danej štúdiu miliardu míľ, ak by sme chceli ísť na -90% ľudskej úmrtnosti, muselo by auto odtrénovať až 20 miliárd kilometrov. (Osobne som si nie istý, či autori správne posúdili efekt toho, že ak budú jazdiť autonómne vozidlá v premávke s inými autonómnymi vozidlami, tak počet kilometrov na preukázanie nehodovosti bude nižší, lebo stroje sú k sebe, žiaľ ohľadu plnejšie ako sme k sebe my ľudia.

Ak zoberiete do úvahy, že priemerná rýchlosť (mix obce a mimo obce) je niekde okolo 70km/h, ak by firma použila 10.000 áut jazdiacich paralelne a testujúcich nonstop, takýto test by si stále vyžadoval 1909 dní, teda 5 aj štvrť roka. Ak si aj odmyslíme samotnú cenu vozidiel a analytickej práce na vyhodnotenie testov, len samotné palivo na takýto test by stálo miliadru EUR. Nakoniec v počte kilometrov bude zohrávať rolu aj to, na ktorej strane cesty má autonómne auto jazdiť. Prečo je to dôležité, vysvetľujem tu.

Drobná dátová komplikácia

Ako popisuje jeden z odsekov nižšie v tomto blogu, prevádzka autonómného auta bude generovať veľký objem dát. Nie síce tak enormné ako lietadlá, ale predsa dosť veľké, aby boli problémom sami o sebe. Podľa odhadov EU môže jeden autonómny plug-in hybrid generovať až 25 GB dát za každú hodiny prevádzky. Spočiatku sa dáta budú zrejme ukladať do nejakej dočasnej pamäte priamo v aute, ale pre účely auditu a zlepšovania riadiacich programov samojazdné dáta budú nemalú časť tohto objemu určite posielať aj do centrálnych serverov. Ak si predsatvíte, že len VolksWagen vyrobí 1 milión nových áut ročne, infraštruktúra výrobcu bude musieť byť schopná uchovať záznamy pre desiatky miliónov áut, čo pri 2 hodinách priemernej jazdy auta denne predstavuje 500 000 TB dát. Aj keby sa prenášala len 5% zo všetkých zaznamenaných údajov, stále sa bavíme o presení vzduchom, uchovaní a zanalyovaní 25 000 TB dát každý jeden deň. To, čo znie ako “vedľajší efekt”, v skutočnosti bude výzva sama o sebe.

Čo musí mať autonómne auto navyše oproti bežnému autu?

V pôvodnom blogu sme nemali príliš priestoru detailne rozobrať, čo vlastne musí autonómne vozidlo mať nad rámec bežného auta. Táto otázka je však kľúčová pre pochopenie, prečo sa príchod autonómnych vozidiel tak nezadržateľne blíži. Dovoľte mi dať teda tejto veci zadosť práve v tomto doplnkovom blogu. Nad rámec bežného auta je teda pre autonómnu jazdu potrebné mať nasledovné:

Prvotným predpokladom je, že auto bude schopné replikovať naše zmysly. Teda potrebuje senzory, aby videlo (aspoň toľko), čo vidí človek. Keďže však ľudský zrak sníma všeličo iné (okrem iného aj sexi stopárku pri ceste), na miesto izolovania zrakových vnemov výhrade pre šoférovanie priamo zo simulovaného zraku, rozhodli sa autonómne vozidlá zabezpečiť si niekoľko rôznych systémov nahrádzajúcich zrak. (napr. radar pre vzdialenosti iných áut, kamery pre snímanie značiek, kamery pre snímanie blízkeho okolia auta (napríklad chodci, prekážky pri cúvaní, …)).

Na rozdiel od človeka, stroju nestačí vidieť, lebo stroj musí videné ešte stotožniť s nejakým reálnym objektom. Ak na ceste leží objekt kvádrového zjavu, človek okamžite vidí, či je to prázdna krabica alebo kus žuly a vi sa podľa toho či riskovať prudký výhybný manéver alebo objekt proste ignorovať. Rovnako musí rozoznať, že tá lesklá časť vozovky je v skutočnosti vodná hladina výtlku. Okrem senzorov na videnie, tak potrebuje autonómne riadenie aj software na rozpoznanie objektov na a vedľa cesty.

Okrem toho samozrejme musí auto vedieť kde je a kam ide, takže súčasťou systému musí byť veľmi presná lokalizácia. Byť o pol metra niekde inde ako som si myslel, že som, môže znamenať, že zišli z cesty. klasické GPS z navigácie tu teda neobstojí. Navyše musí mať palubný počítač k dispozícií aj mapové podklady a vedieť zareagovať aj v situácií, keď optické videnie signalizuje, že nie sú aktuálne. (napríklad jeden pruh cesty sa pred chvíľou prepadol kvôli erózie pôdy, hoci na mape je cesta krásne dvojprúdová).

Málokomu by napadlo, že ak má auto riadiť samé, musí byť už vo svojej primitívnej podstate ovládateľné strojom, teda točenie volantom alebo brzdenie musí byť manuálne vykonateľné strojom. Stroj musí zároveň byť shopný vivinúť aj rôznu intenzitu tlaku na plynový, či brzdný pedál. Keďže vozidál stupňa 4. stále budú pripúšťať existenciu situácií, kde musí to isté riadenie prevziať človek, auto stále musí fungovať aj po ľudsky (človek musí mať nejakú formu ako urobiť to isté, čo by dokáže stroj) a dokonca vymedziť, kedy ľudský protipohyb voči strojovému preberá kontrolu a kedy naopak nie. (Ak sa auto rúti na stenu z betónu, auto by nemalo dovoliť vodičovi pridávať plyn, aj už je na hranici brzdnej dráhy, inokedy však môže ísť o výhybný manéver.)

Keďže autonómne riadenie nie je súbor natvrdo naprogramovaných vzorcov správania, ale musí byť schopné vyhodnotiť aj situáciu sk torou sa doposiaľ nestretlo, musí obsahovať palubná jednotka rozhodovací modul, zrejme na báze neurónovej siete. Navyše tento rozhodovací modul, musí byť priebežne verifikovaný (z externého prostredia), by sa nenaučil niektoré zlozvyky. Na tento účel sa budú zrejme výsledky rozhodovania priebežne odosielať do nejakého centrálneho strediska, ktoré bude v reálnom čase hľadať nedokonalosti systému a aktívne ich opravovať vo všetkých ostatných autácu tej istej značky.

Keď už sa rozhodovací modul rozhodne, čo v danej situácii robiť, musí existovať nejaký fyzikálny model, ktorý pretlmočí rozhodnutie do súboru pokynov pre samotné ovládanie auta (podraď o jeden stupeň, vyhoď smerovku, vykloň sa do protismeru a prudko pridaj, aby si stihol predísť pomalšie auto pred Tebou). Úlohou tohto modelu bude zvoliť vždy čo najvhodnejšiu kombináciu možných úkonov.

Vykonávanie niektorých vyššie uvedených úkonov si vyžaduje prítomnosť osobitného hardwaru (samostatný procesor, pamätový čip na ukladanie dát), ktorý navyše musí zvládať bezpečnosť tak, aby nebol priamo napadnuteľný (alebo aspoň toto riziko výrazne potáčal). Toto je dôvod prečo si mnohí myslia, že príchod autonómnych áut je daleko, lebo väčšina dnešných áut takýmto hardware nedisponujú. V skutočnosti však ide o veci pomerne malých rozmerov, na ktorých domontovanie v karosériách dnešných áut je dostatok priestoru. Teda, ak bude treba, aby tam takéto zariadenia boli, miesto pre ne už exsituje, stačí ich domontovať.

Zdanlivo triviálne pôsobí aj požiadavka, že auto bude musieť mať svoj vlastný operačný systém. Už menej humorne pôsobá predstava, že by sa tejto role ujal niektorý, v PC z bežne používaných operačných systémov. (napríklad modrá WIN obrazovka počas autonómnej jazdy). Teda je zrejmé, že operačný systém pre auto bude musieť byť budovaný úplne inak a navyše bude musieť “zniesť” operačné systémy iných zariadení, ktoré s nim budú komunikovať (smart semafóry, iné autá, …).

V neposlednom rade musí existovať ďalšia vrstva systému, ktorá dáva pozor na súhru všetkých vyššie menovaných elementov. Tá napríklad musí byť schopná rozoznať, že signály, ktoré posiela senzor sú “čudné” a teda je možné, če je špinavý alebo poškodený a neuviesť tak celé auto do tragického omylu. To je zároveň jednotka, ktorá ohlási človeku, kedy auto nie je schopné viesť auto a musí buď zastaviť alebo odovzdať riadenie človeku.

Sumár všetkých vecí ponúka aj nasledovná infografika:

Ako bezpečné už sú prototypy jednotlivých značiek?

Iste si kladiete otázku, od koho si teda kúpiť autonómne auto. Aj keď množstvo výskumu (a stým súvisiacich patentov) určite je dôležité kritérium, určite by “bodlo vedieť” aj to, ako sa darí jednotlivým prototypom. V dnešno monitorovanom svete samozrejme exsitujú informácie aj o tejto stránke pokroku. Na základe štatistík štátu California (kde sa väčšina autonómnych áut vyvíja) teda FT zozbierala štatistiky, ako často muselo autonómne vozidlo v testovaní vzdať sa riadenia o požiadať o intervenciu človeka (tento počet samozrejme obsahuje v sebe už aj nehody, lebo to boli situácie, keď ani ľudský zásah nehode nezabránil). Keďže každý team najazdil odlišný počet km so svojimi prototypmi, výsledky je potrebné realitizovať voči nejakej spoločnej báze (napr. na 1 km jazdy). Čísla sú to naozaj zaujímavé:

Okrem iného štatistika dokumentuje, že navrch majú tie teamy, ktoré robia najväčší počet kilometrvo testov, lebo -podobne ako u ľudí – čím viac skúseností, tým viac naučených pravidiel ako reagovať aj na menej bežné javy. Najnižší počet incidentov, kde bolo treba zásah človeka má Google (cez svoju platformu Waymo), iba 1 zásah za približne 5000 míľ. Tesla aj Bosch, ktorí vlastnia veľa patentov v tejto oblasti zjavne však nemajú ešte nabehaných toľko KM a teda požiadavky na zásah človeka sa objavujú aj častejšie ako každú tretiu míľu. (čo by zjavne zatiaľ asi neobstálo). Z bežných značiek ešte výborné čísla dosahuje BMW alebo Ford, aj keď u nemeckého výrobcu je možné, že testy prebiehajú vo veľkej miere aj v Európe, takže nie je zrejmé, či ich Kalifornská časť je reprezentatívnym obrázkom celkového výkonu.

A budú vôbec ľudia chcieť cestovať autonómnymi autami?

Keďže povedomie o príchode autonómných áut je u nás na Slovensku, žiaľ, pomerne slabé., občas dostávam aj otázku: A kto vlastne bude chcieť tými samojazdnými autami cestovať? Dôverujú vôbec ľudia tomuto vynálezu? Solídny výskum na Slovensku zatiaľ nebol realizovaný (alebo minimálne zverejnený), ale čo to napovie postoj iných krajín. Pre mňa zaujímavé je, ako rozličné sú postoje naprieč kontinentami. Európa je zatiaľ chladnejšia k tejto téme ale treba povedať, že Európa má zase jednu z najnižších nehodovostí áut na svete, takže argument záchrany ľudských životov tu nie je až tak plastický (alebo je pre neho latka postavená veľmi vysoko). Štúdia pochádza od spoločnosti CISCO a bola realizovaná už v roku 2013, približne v čase, keď Tesla predstavila Model S:

Krajiny ako India, Čína a Brazília sa vyslovene pachtia za implementáciou autonómnych áut. V skutočnosti to však môže predstavovať (najmä v odľahlejších častiach Brazílie a Indie) väčší problém ako v iných tradičných krajinách. V Nemecku idea samojazdiacich áut nadchýňa iba každého tretieho človeka. Celosvetoto však podpora už prekročila 50% a teda je predpoklad, že s príchodom áut stupňa 4, vznikne rýchlo aj početný dopyt.

Ostatné doplnkové blogy pre členov Mocnedata.sk komunity:

Najčastejšie chyby v emailoch – Ako ich nájsť a opraviť

Čo by mal vedieť Dátový analytik? [veľký prieskum]

Špeciálny nástroj k meninovým kampaniam

Späť na domovskú stránku

15 kľúčových zmien roku 2018 – part II.

Získať inšpiráciu do nového roku pokladám za veľmi dôležité. Našťastie sa mi dostala do rúk zbierka predpovedí, ktoré pre magazín Wired zostavilo 55 inovátorov a výskumníkov z oblasti využitia dát a umelej inteligencie a technológií. Každý z nich odpovedá na otázku: “Čo prelomové prinesie rok 2018 v oblasti dát a techniky?” Prinášam vám druhú polovicu z TOP 15. Ak vaše pozornosti ušla prvá polovica, môžete sa k nej vrátiť.

9] Rok, keď plasty prvý krát poklesnú

Hoci pre krajinu, kde neexistuje ani povinnosť vratných PET fliaš, to môže znieť vzdialene, rok 2018 bude asi prvý rokom, keď sa ľudstvo začne odvracať od plastov. Za svoju existenciu ľudstvo vyprodukovali asi 8 miliárd ton plastových obalov. Z toho 6,3 miliardy skončilo na skládkach alebo na dne oceánov. Toto enormné znečistenie sa ľudstvu postupne začína vypomsťovať. Poviete si, dobre, ale čo sme ako ľudstvo vymysleli ako náhradu za plasty a čo zároveň nie je rovnako nevhodné pre našu prírodu? Odpoveď na túto otázku naozaj existuje: morské riasy. V Ázii sa podarilo vyšľachtiť typ morskej riasy, ktorá dokáže vyrásť až tri metre do dĺžky denne a je vhodné tenká pre použitie ako vlákno. Hoci my, tu na Slovensku, o tom nechyrujeme, existujú už prvé fľaše a obaly z tohto materiálu. Navyše ide o vskutku perspektívny materiál, lebo rastie voľne v prírode bez potreby hnojív alebo starostlivosti a podľa výpočtov vedcov by menej ako 0,1% hnedých rias na svete stačilo na nahradenie všetkých PET fliaš na svete. Umelohmotná fľaša sa rozkladá v prírode 700 rokov, fľaša z morských rias sa v prírode rozloží za 6 týždňov.

10] Drony prerazia do poľnohospodárstva

Naši predkovia boli zvyknutí chodiť na pole každý deň. Skontrolovať ako sa darí, poliať či pohnojiť, ak bolo treba, prípadne očistiť políčko od buriny. Neskôr sme vytvorili sejačky, traktory a kombajny, aby sme efektívne vedeli obrobiť väčšie polia. Veľké stroje však zanechávajú za sebou na poliach „obete“, nie sú príliš ekologické a na ich obsluhu stále treba ľudí. (aj keď to posledné sa snažia vyriešiť autonómne traktory). Riešením, ktoré odstraňuje všetky tri problémy vyzerajú byť drony. Dokážu pozorovať a ošetrovať polia zo vzduchu a teda neničiť samotnú úrodu. Navyše môžu byť ľahko ovládané na diaľku alebo dokonca automatizované na pravidelné prelety. V spojených štátoch sa predpokladá na rok 2018 predaj 300.000 dronov a poľnohospodárstvo bude po bezpečnosti hneď druhé odvetvie kam budú drony smerovať. Ak sa chcete nechať inšpirovať tým, ako užitočné môžu byť drony v prírode, pozrite si toto video. [k tejto téme plánujem samostatný blog ]

11] Uchopíme pevnejšie svoje súkromie

V Európe to celé začne GDPR reguláciou. Od mája 2018 sa misky váh súkromia výrazne naklonia v prospech koncového užívateľa, keď získa tvrdo vynútené právo stiahnuť, obmedziť a vymazať akékoľvek dáta o sebe v ľubovoľnom IT systéme (s výnimkou tých vládnych). Tento rázny krok však nielen zatrasie marketingom a procesmi na kontakt s klientom, prinesie zároveň úplne nový rozmer služieb. Informácie, ktoré o nás nazbieral Google alebo Amazon, vôbec nemusia byť otravné alebo pohoršujúce. Je v nich určite aj veľa užitočných informácií, z ktorých doposiaľ mohli ťažiť len dané spoločnosti. Teraz budú dostupné aj nám, bežným smrteľníkom. Ako užívateľ budete môcť teda stiahnuť si dáta z Google o vašej ceste do práce a poskytnúť ich nejakej aplikácií, ktorá vypočíta optimálnu cestu do práce, aby ste ušetrili čas. Podobne to môže byť so spánkom, pohybom, nákupnými preferenciami. (predstavte si, že sa presťahujete a aplikácia vám vyhľadá potraviny, ktoré sú čo najviac podobné tým, ktoré ste kupovali v domovskej krajine), plus nájde ich najvýhodnejší nákup (prípadne priamo objedná). Aby ste však mohli svoje informácie legálne presúvať medzi jednotlivými aplikáciami, budeme potrebovať niečo ako (bankový) informačný účet. A to bude jedna z hlavných technológií najbližších mesiacov. [k tejto téme plánujem samostatný blog ]

12] Digitálne partnerstvá podmínujú úlohu štátu

Sociálne siete významne zasiahli nielen do našich životov, ale intenzívne podkurujú aj oficiálnym inštitúciám v spoločnosti. Crowdsourcing (skupinové, synchronizované konanie) a Crowdfunding (moderné formy finančných zbierok) v kombinácií dokážu výrazne hýbať svetom. Ak dnes nejaká komunita ľudí narazí na spoločný problém (napríklad chýbajúce detské ihrisko), dokáže sa zorganizovať a dokonca aj finančne vyzbierať na vyriešenie tohto problému. Pritom sa nikdy nemusia ani stretnúť. Pospolitý ľud tak získal možnosť vyplniť diery po (alebo dokonca priamo oponovať) štátnej moci. Prvou vážnou ilustráciou tejto sily bola Arabská jar, kde organizácia ľudí cez sociálne siete zosilnila verejné demonštrácie. Sila týchto príležitostí sa prejavila aj pri prijímaní Parížskej klimatickej dohody, kde zoskupenie starostov veľkých miest sa dalo dokopy naprieč krajinami a spolu presadilo hromadnú pripomienku voči oficiálnej pozícii štátnikov v rokujúcich v Organizácii Spojených nádorov, pardon Spojených národov. S narastajúcou nedôverou vo verejné inštitúcie, možnosť samoorganizovať sa môže prebrať aktivitu v niektorých kompetenciách, ktoré si uzurpovali štáty alebo samosprávy. Veľkej mase dobre organizovaných ľudí totiž nebude nič sväté. A to by mali politici výrazne spozornieť.

13] Amazon šliapne na otlak Facebooku a Googlu

Ak sa manažmenty Facebooku a Googlu budia zo sna kvôli niečomu, tak to potom určite bude Amazon. Za ostatné obdobie sa skôr menovaným dvom hegemónom podarilo ovládnuť trh s digitálnou reklamou. Postupne z neho vytlačili menších hráčov a užívajú si duopol. Na prvý pohľad je teda nepochopiteľné, ako by tieto digitálne pevnosti mohli padnúť vďaka „nejakému online obchodu“, ktorý je sám výrazným inzerentom u týchto dvoch hráčov. Fígeľ spočíva v tom, že FB a Google ovládajú trh reklamy iba v podobe, kde človek aktívne zadáva informácie (napr. do vyhľadávača). Akonáhle sa však zmení spôsob interakcie človeka s technikou, ich nedobytné opzície majú Achylovú pätu: „Alexa, nájdi mi reštauráciu s Gréckou kuchyňou v okruhu 5 km a objednaj taxi na cestu tam.“ Áno, mobilní asistenti raz preberú našu interakciu s počítačmi a teda všetky formy displej reklamy budú zbytočné. Alexa vám ich nezobrazí. Ale môže vám povedať o ponuke, ktorá „ona“ pokladá za zaujímavú. Preto Amazon enormne investuje do rozšírenia svojich zariadení s audio asistentmi. Majú tak totiž reálnu šancu ukradnúť zaujímavú časť miliardového reklamného trhu. [k tejto téme plánujem samostatný blog ]

14] Banky dostanú výchovné zaucho

Rok 2018 bude možno rokom nádeje pre mnohé odvetvia, určite to však nebude bankovníctvo. Banky čaká dvoj úder v podobe regulácie, ktorý nielen výrazne zatne do nákladov, ale potenciálne podkope odvetvie ako také. Podľa PSD2 regulácie sú banky povinné zverejniť prístup k transakčným dátam klienta v digitálnej podobe komukoľvek, koho tým poverí samotný klient. Unikátne informácie o nákupoch kartou, prevodoch a celkovej finančnej situácii si klient bude môcť z ľubovoľnej banky v Euro zóne presunúť do Whatsappu alebo svojho účtovného programu. Pritom sa to však celé nezastaví. Nielen, že si budete môcť do jednej aplikácia zhromaždiť svoje finančné účty, môžete z nej rovnako vydávať pre banku záväzné pokyny, čo s peniazmi urobiť. Na prevod peňazí sa už nikdy nebudete musieť prihlásiť do pôvodného elektronického bankovníctva banky. Banky (ak sa nespamätajú) sa tak stanú len zúčtovacími centrami, ktoré budete vedieť jedným šmahom prstu na dotykovej obrazovky vymeniť za úplne iné. Pokojne vody bankovníctva tak v najbližších mesiacoch začnú vrieť .

15] Blockchain v Hudobnom priemysle

Aplikácie blockchainu (technológie, ktorá stojí aj za BitCoinom a inými kryptomenami) sa pokúšajú preniknúť do rôznych oblastí biznisu a života. Ich možnosť zabezpečiť bezpečný prenos bez potreby „centrálneho dozorcu“ sú považované za novú príležitosť, ako realizovať výmenu medzi ľuďmi. Akúkoľvek výmenu. A tak si blockchain našiel svoje uplatnenie aj ako nástroj na organizovanie tajných party. Pomocou tokenov distribuovaných len medzi „zasvätenými“ (a za ktoré sa platí samozrejme len kryptomenami), sú organizátori schopní oznámiť miesto a čas konania koncertu len úzkemu okruhu pozvaných, bez obavy, že by sa o tom dozvedeli nevhodné osoby alebo polícia.

Vplyv Blockchainu na hudbu však spočíva aj v niečom oveľa podstatnejšom, ako je organizovanie underground party a koncertov. Základným poslaním blockchain technológie je odstránenie prostredníka alebo medzičlánku medzi výrobcom a koncovým konzumentom. Práve hudobné vydavateľstvá sú typickým príkladom medzičlánku a limitujúcim faktorom pre komerčný predaj hudby. Vydať úspešný album bez zmluvy s vydavateľstvom bolo kedysi nemysliteľné. Ale umelci ako Imogen Heap (a mnohí iní) sa pokúšajú zbúrať toto archaické pravidlo a pomocou Blockchainu vydávajú (a úspešne predávajú) svoju hudbu priamo koncovým spotrebiteľom. Ak sa ujme Blockchain ako spôsob finančnej podpory umelcov, dokáže to výrazne rozšíriť ponuku novej hudby, ako aj urýchliť tvorbu umelcov, ktorí by mohli vydať nový single vždy, keď ich k tomuto nakopne múza.

< … pozrite si aj prvú polovicu 2018 Trendov … >

Niektoré z uvedených tém si určite zaslúžia aj detailnejší rozbor a tak sa objavia v samostatných blogoch na mocnedata.sk už čochvíľa.

Ktorý z uvedených trendov bude PRE VÁS TEN NAJDôLEŽITEJŠÍ? Ktorému naopak NEVERÍTE, že sa v 2018 reálne stane? Podeľte sa o svoj názor TU.

Späť na domovskú stránku

Marketing Festival 2017 – Diel 1.

Minulý týždeň sa udial jeden masaker. 1800 ľudí sa rozhodlo na niekoľko hodín robiť to isté. Nešlo však o nejaký pokus o Guinessov rekord, išlo o najväčšiu marketingovú konferenciu v ČeskoSlovensku. Hoci som niekoľko známych tvári v Pražskom kongresovom centre stretol, väčšina z vás zrejme nemala možnosť prísť si pozrieť hodnotný program na vlastné oči. Rozhodol som sa vám preto sprostredkovať v sérii blogov creme dela creme z tohto zaujímavého podujatia.

Marketing Festival?

Ak náhodou nesledujete scénu konferencií v našom stredoeurópskom priestore, tak vás skúsim len uviesť do deja. Marketing Festival je konferencia, ktorej piaty ročník sa rozhodol presunúť z Moravy do Českého hlavného mesta a poňať tak neuveriteľných 1800 účastníkov. To už by bol počin sám o sebe, lebo bežné konferencie na obdobné témy zväčša pojmu tak do 300 ľudí. Ten skutočný punc Marketing festivalu však spočíva v tom, že sa každým rokom snaží dať dokopy veľmi silný line-up speakrov. Darí sa im to okrem toho aj preto, že prijali úzus, že konferencia je v angličtine (čo je niečo, po čom volám u organizátoroch v SR už niekoľko rokov). Otvorili tým náruč svetovým spíkrom. A tí prijali hodenú rukavicu …

Don’t panic!

Je asi čarovné, ak pracujete pre marketingovú a komunikačnú agentúru, ktorá sa volá “Nepanikárte!”. Minimálne vám to dáva šancu komentovať nápady svojich klientov o niečo otrlejšie. Joe Wade, ktorý vedie túto agentúru, je typickým predstaviteľom tradičného, brandového marketingu. Celý svoj profesný život zasvätil tvorbe klipov a TV spotov. Zaujímavé na jeho vystúpení bolo, že napriek tomu, že drukuje “archaickejším” formám marketingu, niekoľkými bonmotmi typu (ako “Aj vy si hovoríte: čo do pekla je televízia?”) si sám dokázal z toho vystreliť. Oveľa cennejšie ako vtípky však bol jeho nadhľad pri tvorbe reklamy. V jeho vystúpení zaznelo niekoľko silných myšlienok:

Orientácia na krátke spoty je mylná. Joe vysvetlil, že kvôli silnému presakovaniu on-linu do tvorby video spotov, existuje všeobecné povedomie, že reklamné spoty majú byť čo najkratšie. Na príklade Puppy Monkey Baby (o ktorom tu ešte bude reč) alebo Dogs’ milk kampane ukázal, že dômyselná kreatíva stále dokáže predávať. Potrebuje však na to časový fond, lebo ľudia majú len limitovaný buffer na príjem informácií. Preto ak sa o zmenu prostredia alebo myšlienky snažíme za menej ako 3 sekundy, naráža to na limity ľudského vnímania.

Group Sex ok, Focus group v žiadnom prípade. Pomerne intenzívne sa vymedzil Joe aj voči vplyvu focus skupín na tvorbu kreatívy a reklamy produktu. Jeho vlastnými slovami : “Focus skupina je zbierka ľudí nevýznamnej početnosti, ktorí nevedia takmer nič o danej téme, ale je im zverená veľká moc usmerňovať top management”. Aj keď tento názor by si medzi mojími priateľmi našiel aj mnoho kritikov, s poslednou časťou (usmerňovať top management) asi skôr súhlasím. Jedným dychom však treba dodať, že sa tak deje práve preto, lebo manažmenty sú, ako to povedať … , nesvojprávne v rozhodovaní a držia sa princípu: “Ešte nikoho nevyrazili za to, že konal podľa výsledkov prieskumu trhu.” Tu si dovolím byť možno trochu tvrdý na komunitu výskumníkov, lebo neraz sú v tomto celom procese “spolupáchateľmi”. Lebo manažmenty “závislé” od prieskumov sú pre (čoraz viac trápiace sa odvetvie) predsa len zdrojom živobytia.

Priamka verzus kruh. Joe Wade sa venoval aj nedokonalosti vlastného odvetvia, keď vysvetlil, že reklamy sa stále tvoria lineárne (niekto urobí návrh, niekto to natočí, niekto objedná mediálny priestor, niekto robí pretesting a post-testing reklamy, …). Celý proces je teda zlepenec individuálnych príspevkov, pričom len niektoré z článkov majú prístup k skutočným pohľadom koncového zákazníka, pre ktorého je reklama určená. Divák totiž nekonzumuje reklamu lineárne, ale reklamy sa napriek tomu lineárne robia. Vo svojej agentúre presadzujú prístup, ktorý tvorí reklamu v kruhu, nie lineárne. Teda každý článok sa podieľa spolu na všetkých fázach prípravy. Je to síce nákladnejšie na ľudské zdroje, ale výsledok je potom viac ako súčet jednotlivých častí. Hovoril, že zároveň tento “luxus” čiastočne kompenzuje fakt, že na rozdiel od veľkých reklamných agentúr, u nich nikdy nerobia na zadaní viaceré tímy, aby sa ukázalo, kto príde s lepším návrhom. Na otázku, či sa im s týmto prístupom podarilo niekedy “nabehnúť na plytčinu”, s úsmevom a trochu machovsky dodal, že si nespomína na reklamu, ktorá by sa im nepodarila.

Proti prúdu. Zaujímavou časťou Wadovej prezentácie bol moment, keď vysvetlil, že zásadne nesúhlasí s tým, že by sa mali na tvorbu reklamy používať dáta. Doslova povedal: “Nepchajte dáta do kreatívy, zhoršuje to jej výkon.” Čakal som na reakciu publika. Tradiční brand ľudia totiž neraz stavajú svoju kariéru na tom, že “im nešla matematika”, tak išli robiť komunikáciu. Preto vyhýbanie sa práce s ťažšími dátami je u nich nezriedka prítomné. Sála síce ožila šumom, avšak bolo vidno, že tradiční marketéri nemajú v sále “väčšinu”. Žiaden búrlivý potlesk sa teda nestrhol, čo nebadane zaskočilo aj samotného Joa. Ak by toto bola reprezentatívna vzorka marketérov, tak by to bola dobrá správa pre CZ/SK priestor. Vo svojom vystúpení zároveň Joe popísal, že sa netreba báť toho, že ľudia neznášajú vašu reklamu. Stačí, aby fungovala na vašu cieľovku. Toto odvážne tvrdenie mu kvitujem, lebo preľaknuté tváre marketérov, ktorí zistili, že ich reklama sa širokej verejnosti nepáči a že pár ľudí povedalo niekomu z top managementu na golfe, čo je to za strašnú reklamu, sú pomerne časté. Práve vyššie spomínaná PuppyMonkeyBaby prípadová štúdia poukazuje na platnosť tohto zodpovedného postupu. Táto reklama (najmä jej olizovacia scéna) vyvolala veľkú vlnu nevôle. Ako však neskôr Dr. Bradley Vines vysvetlil (predmetom ďalšieho dielu tohto blog seriálu), reklama fungovala na tých správnych. Celkové predaje produktu sa zdvihli o viac ako 30% po jej odvysielaní, takže tých správnych zasiahla.

Zhnité kliky

Ak by ste v potravinách narazili na hnijúcu zeleninu asi by ste si ju nekúpili. Ak by sa to stalo opakovane, asi by vás to možno znechutilo na toľko, že by ste v danom obchode prestali nakupovať. Nuž, takto nejako to vyzerá aj s online reklamou. Problémom však je, že plieseň a hniloba majú neviditeľnú farbu, takže ju veselo konzumujeme dookola. Shailin Dhar, ktorý sa venuje odhaľovaniu podvodov pri online reklame otvoril svoju prezentáciu so závažným konštatovaním, že podľa oficiálnych štatistík iba 38.5% všetkých návštev na vašu stránku je ľudská činnosť. Zvyšok pripadá na podvody a prehľadávanie webu zo strany vyhľadávacích robotov.

To, že istá miera online propagácie podlieha divným praktikám nám bolo zrejme. Hordy (zväčša indických) klikačov, ktoré agentúry používali na zvyšovanie výsledku kampaní sú legendárnymi. Problémom však je, že tak ako mnohé ľudské pracovné procesy dostali úplne iný rozmer, keď ich nahrádza stroj, tak aj online podvod postúpil na vyššie obrátky, keď sa do toho opreli roboty. Shailin vysvetlil, že v projekte, do ktorého auditovania bol prizvaný, odhalili, že až 40% nakúpenej reklamy v online prostredí sa v skutočnosti neoslovovala skutočného spotrebiteľa, hoci za ňu firma riadne zaplatila. To značí, že poskytovatelia reklamného priestoru zarobili približne rovnako veľa peňazí z podvodu ako z legálneho biznisu. Toto sú najzaujímavejšie formy novodobého on-line podvodu, ktoré Shailin predstavil:

Crawler, čo predstiera, že je Google. Väčšina online portálov víta na svojich stránkach aktivitu Google dátových robotov, pretože vedie k tomu, aby mali čo najlepšiu pozíciu pre svoje kľúčové slová vo vyhľadávači. (skvelú prednášku na túto tému mal Filip Podstavec, ktorého myšlienky prinášame v treťom diely seriálu z Marketing Festivalu). Google robotom sa preto necháva na webe takmer neobmedzený priestor. Tieto roboty však môžu zároveň kolektovať informácie o tom, čo chcete propagovať a tak umelo vytvárať databázu kľúčových slov, ktoré budú pre vás dôležité. Nuž a tieto informácie bude neskôr proti vám použité pri aukciách cien za CPC a inú reklamu.
User saturation je ďalší nebezpečný aspekt, ktorý si treba pri online reklame sledovať. Pri nákupe online reklamy zväčša platíte za kus konverzie. Tí sofistikovanejší možno za konverziu s určitými parametrami (napríklad geografické alebo demografické vymedzenie). Nikde však už nie je nastavené, že ten istý človek nemôže aktivovať platenú reklamu viac krát. A tak roboty striehnu na to, aký druh userov prechádza konverziu o následne sa napózovajú do týchto profilov, aby podvodné konverzie vyzerali dôveryhodne. Menej sofistikovaní online inzerenti tak často platia niekoľko krát za toho istého klienta.
Čo ma osobne zarazilo je, že podvodné roboty už nie sú len klikače na bannery, ale zapojili do svojej aktivity vyššiu úroveň podlosti. Väčšina pokrokových stránok už dnes používa remarketing na podchytenie svojich užívateľov. V praxi to znamená, že keď navštívite stránku konkrétneho online portálu, ten môže posunúť vaše údaje reklamným sieťam a tie zobrazia cielene reklamu práve tohto online portálu, keď sa pohybujete po iných stránkach. Ak ste teda boli napríklad v online kníhkupectve a potom sa vyberiete si prečítať online stránku niektorého z denníkov, stránka denníka vám vie cielene sprostredkovať reklamu práve na knihy, ktoré ste si pozreli počas svojej návštevy v danom online kníhkupectve. Všetko to vyzerá ako super cielená reklama? Čo však, ak podvodné retargeting roboty chodia na vašu stránku a potom sa “náhodou premávajú” po stránkach, kam sa táto remarketing reklama zobrazuje? Stačí im potom kliknúť na remarketingový banner a zarobili pre predajcu reklamy províziu. Vy skutočne máte užívateľa, ktorý sa vrátil na Vašu stránku na základe reklamy, ale len preto, lebo tam pred tým cielene bol. Žiadne dodatočné tržby z toho vám, ako portálu, samozrejme nepribudnú.
Veľmi častým javom je aj Floor manipulation. Ak roboty, čo predstierajú Googla zistia, aké kľúčové slová sú pre vás dôležité, v momente, keď začnete vstupovať do aukcií s týmito kľúčovými slovami, aukčná stránka vie, že toto sú reklamné posolstvo, za ktoré ste ochotní zaplatiť aj viac. Spustí teda do aukcií umelých používateľov, ktorí predstierajú, že majú záujem o rovnaké kľúčové slová ako Vy, čím zdvihnú celkovú cenu za predaj tejto reklamy. V praxi tak zaplatíte za tú istú reklamu nepomerne viac a rozdiel samozrejme ide priamo organizovanej skupine, ktorá túto schému prevádzkuje (neraz pod rúškom anonymných serverov z divných kútov sveta). Lebo aukčná spoločnosť nemusí vám oznamovať, koho ste v aukcii porazili. Stačí keď pre účely auditu má podchytené, že skutočne taký záujemca existoval. To, že niekto z Eritreii prejavil záujem o reklamný priestor na www.sme.sk, už akosi zanikne v dave.

Pri tak rozsiahlom podvode sa tisne otázka, ako je to možné, že až polovica tržieb z online reklamy má podivný pôvod? Len ťažko si predstaviť otvorené, všetkým dostupné odvetvie, ktoré v skutočnosti prevádzkuje 50% svojho obchodu ako podvod a nikto to z dlhodobého hľadiska nerieši. Kľúčom k pochopeniu, prečo tento stav pretrváva (a zhoršuje je sa v čase), je fakt, že všetky zúčastnené strany (okrem samotného inzerenta) vlastne majú záujem na tom, aby táto schéma fungovala. Portály, ktoré zobrazujú na svojich stránkach reklamu samozrejme chcú, aby jej bolo predanej čo najviac. Agentúry, ktoré sprostredkovávajú klientovi nákup priestoru sú platené takisto od objemu nákupu, podobne je to aj s firmami, ktoré sprostredkúvajú burzy a aukcie online reklamného priestoru. Ak teda existujúce prostredie vedie k tomu, že je potrebné čoraz viac online reklamy pre dosiahnutie nejakého reálneho predajného efektu, tak tento stav vyhovuje všetkým, len nie samotným inzerujúcim. Keďže však inzerujúci sú roztrúsení, malí hráči s limitovaným prístupom k informáciám, eldorádo online podvodu proste prekvitá.

Na záver mi dovoľte jeden súkromný postreh. Bol som nepríjemne prekvapený, že tiaha slova Festival preniesla na toto podujatie rovnaké dátové neduhy, ako sme diskutovali tu. Na podujatí, ktoré sa však zaoberá sofistikovaným sledovaním a analyzovaním správania klientov je to trochu viac ako nedbalosť. Sú to čisté Obuvníkove deti bosé.

Práve ste si mali šancu prečítať prvý diel zo seriálu blogov o Marketing Festivale 2017. Nasledujúce diely tohto seriálu sa budú venovať:

DIEL II. – Ako neuroscience vplýva na tvorbu reklamy a čo všetko už možno za dostupné ceny analyzovať

DIEL III. – Po webe chodia mnohé crawlery. Ako sa proti ním brániť a ako využiť tie naozaj prospešné?

DIEL IV. – Google hovorí o tom, ako AI zmení marketing (a čo s tým)

Späť na domovskú stránku

Koľko stromov PRESNE je v Bratislave?

Keď prenikli na svetlo sveta informácie, že Google plánuje odfotiť všetky ulice, aby ponúkol 3D mapu miest, zdalo sa mi to neuveriteľné. Prebrázdiť autami s kamerou státisíce miest znie ako nemysliteľný projekt. Rovnako nemysliteľné však kedysi bolo, že ľubovoľná mapa bude zadarmo na internete, takže naša generácia sa s týmto prelomom tak nejako, proste, vysporiadala.

Keď Google Streetview prišiel naozaj do používania, dostal tento počin ešte jednu obdivuhodnú dimenziu. Ulice a uličky sú zobrazené v tak detailne, že dokážete spočítať okná na domoch alebo zvončeky pri bráne. Naozaj odzbrojujúci objem informácii. Aspoň pre ľudí …

Všetky príbory na Slovensku

Jedna z mojich obľúbených úloh pri výbere ľudí do zamestnania znie nasledovne: “Keby ste mali nahradiť všetky príbory na Slovensku novým typom, koľko by ste ich museli vyrobiť?” Časový priestor na pohovore samozrejme nie je určený na to skutočne spočítať všetky kusy, ale skôr správne a dostatočne presne odhadnúť koľko príborov na Slovensku máme. (pozri si aj sadu ďalších úloh z mojich pohovorov). Ako ukázal prvý pochod proti korupcii, na spočítanie príliš veľkého počtu vecí zatiaľ používame iba veľmi približné metódy. Pri účastníkoch demonštrácie či letných festivaloch, ako aj pri daných príboroch sa snažíme nájsť nejakú zmenšeninu reality (reprezentatívnu časť davu, typickú rodinu s príbormi, …) A potom výsledok „zmenšenej reality“ vynásobiť multiplikátorom a máme výsledok. S prichádzajúcimi technológiami však musím uznať, že riešenie, ktoré som v minulosti uchádzačom uznával ako správne, už budem musieť zavrhnúť…

Ak by som totiž položil podobnú otázku: “Koľko stromov je v Bratislave?“ , vyššie uvedená metóda by už vôbec nebola dobrým spôsobom ako vypočítať výsledok. Postup zmenšenej reality a multiplikátora totiž testuje analytické myslenie uchádzača len v klasickom štruktúrovanom myslení. Snaží sa vychádzať zo vzorky, nie z celku. Vo svete BigData však toto myslenie už nie je správne. V novej paradigme sa nemôžeme nechať zastrašiť „neľudským“ úsilím, ktoré by bolo treba vyvinúť na skutočné spočítanie všetkých stromov. V novej paradigme si musíme položiť ako prvú otázku: „Existuje nejaký spôsob ako by som naozaj spočítal všetky stromy?“ Tak ako to urobili v Bostone …

Bostone sa nielen hádže čaj do mora

Team BigData analytikov z MIT vytvoril aplikáciu, ktorá postupne prechádza Google Streetview zábery jednotlivých miest a odčítava z nich, akú časť záberu zaberajú stromy. Následne z týchto údajov vypočítavajú index zelene. Najprv pre každú ulicu osobitne, neskôr v súčte pre celé mesto. [registrovaní členovia mocnedata.sk si môžu v doplňujúcom materiáli k tomuto blogu pozrieť materiály k tomuto fascinujúcemu experimentu]. Sprvoti tak urobili len pre Boston (v ktorého blízkosti univerzita sídli), neskôr experiment rozšírili na množstvo európskych a svetových metropol.

Z uvedených údajov tak napríklad vidno, že Paríž patrí k jedným z najmenej zelených veľkomiest. Je na tom dokonca trikrát horšie ako Amsterdam. Bratislava sa, azda aj chvalabohu, do zoznamu testovaných miest zatiaľ nedostala.

Aj keď už len samotný nápad spočítať podiel zelene v meste je sexi sám o sebe, z tohto príkladu nám vyplýva oveľa dôležitejší záver ako, či dať prednosť Amsterdamu pred Parížom. Žijeme v dobe, keď rozmýšľať cez prizmu vzorky, z ktorej odhadujem celok, už znamená byť v konkurenčnej nevýhode. Tam vonku už je určite niekto, komu napadlo to nechať strojom spočítať úplne presne na celku bez použitia vzorky. Myslím, že snaha oprieť sa o „približovátko“ pochádza z doby, keď spočítať naozaj všetko bolo možné len ľudským úsilím. (pamätáte si na študentov, čo na križovatkách či mostoch nad diaľnicou počítali intenzitu dopravy?) V dnešnej dobe však neskutočne úmorné počítanie za nás dokáže prebrať technika. My sme však myslením stále akosi uviazli v snahe pre odhad čísla najprv nájsť zmenšený model reality.

Je to o zmene myslenia. A musím priznať, že tá zmena je oveľa ťažšia, ako by som pôvodne čakal. Tam niekde na pozadí nám stále najprv napadne „priemerný počet stromov na ulici, krát priemerný počet ulíc v meste, …“ Na budúci týždeň začínam prvé kolá výberu na BigData analytikov. Pri hodnotení ich odpovedí budem musieť na to dobre pamätať.

Tak čo? Poď s farbou von: Znie to nejak povedome aj Tebe?

Tento blog obsahuje doplňujúce informácie, ktoré sú prístupné iba registrovaným členom komunity. Členom komunity sa však môže stať ktokoľvek zadarmo priamo tu. (prístupové heslá sa zasielajú zväčša do 24 hod od registrácie). Okrem zamknutých článkov majú členovia komunity prístup aj k dodatočným prezentáciám a videám.

Ďalšie blogy, ktoré by ťa mohli zaujímať:

Chatbot bude za chvíľu produktom Nemocníc a Pohrebákov

Ktorá značka je najďalej vo vývoji samojazdiach áut?

Koniec praveku pre hudobné festivaly

Čo sa doučiť z DataMiningu a analytiky?

Najčastejšie analytické chyby

Späť na domovskú stránku