Naše třídenní diskuze zrodila i zcela konkrétní náměty, které by se daly profesionálně prezentovat a na které by nebyl problém najít investora. Celá tato debata byla velmi, velmi výjimečně upřímná. Rád bych za to komunitě Lupy poděkoval a na oplátku věnoval lidem, kteří se diskuse zúčastnili, otevřené shrnutí toho, co si myslím, že má šanci uspět.
Domnívám se, že nejdále došel Honza Kulveit, student prvního ročníku MFF UK (samozřejmě za podpory řady dalších vynikajících diskutujících). Jeho projekt je zcela reálný a já si ho teď dovolím shrnout.
Honza Kulveit: Distribuovaný adaptivní vyhledávací systém
Obecné schéma
Jde o adaptivní samoučící se distribuovaný vyhledávací systém. Uživatel komunikuje s vyhledávacím agentem obousměrně – nejen zadává dotazy, ale zpětně hodnotí relevanci odpovědí vyhledávače. Hodnocení se děje pokud možno způsobem, kdy do něj uživatel investuje minimum práce – uživatel prostě systém používá, a tím systém získává dostatečnou zpětnou vazbu. Software na straně uživatele může například sledovat, zda uživatel pokračuje ve čtení stránky, zda odroloval dolů a čte celý text, kolik času na stránce strávil, na které stránky následně přešel. Agent postupně vytváří „profil“ uživatele a výstupy dotazů nabízí podle relevance, jakou jim (automaticky, tím, že systém používali) přiřadili uživatelé s podobným profilem.
Profil se vytváří podle toho,
- na co se uživatel ptá (a kdy, v jaké frekvenci, atd.) a
- jakou relevanci uživatel přisoudí výstupům vyhledávače (zpětná vazba uživatele).
Realizace zpětné vazby
Zpětná vazba postupně vyhledávacímu systému umožňuje vyhledávat stále přesněji to, co si „uživatel představuje“. Zpětná vazba bude zajištěna několika způsoby:
- systém sleduje, kterou stránku si uživatel vybere a přečte
- systém automaticky přiřadí vyšší relevanci stránce, kterou uživatel zahrne do svých bookmarks nebo stránce, na kterou reaguje (např. mailem nebo v diskuzi – na straně uživatele není běžný browser, ale klient). Systém rovněž sleduje, jak dlouhou dobu uživatel na stránce strávil a zda si ji prohlédl celou.
- pokud uživatel chce, může stisknout speciální hodnotící tlačítko umístěné přímo v liště klienta
Celý systém může fungovat i decentralizovaně (ala Freenet), přičemž agent komunikuje pouze s ostatními agenty, podobně jako např. Gnutella a ve svém „viditelném okolí“ preferuje agenty s podobným profilem uživatele.
Zde vidíme paralelu s dotazováním v reálném životě. Pokud hledám odpověď na nějaký problém, snažím se kontaktovat lidi, kteří jsou
- odborníci na danou oblast
- kterým zároveň věřím
Povšimněme si, že odbornost je již zahrnuta ve zmíněném profilu uživatele. Tento systém totiž funguje zcela synergicky – pokud mám ve zvyku často navštěvovat stránky s lékařskou tématikou, a v rámci nich třeba neurologii, říká to velmi mnoho o mém odborném zaměření. Neříká to, že jsem lékař: nemusím jím být. Mohu mít dokonce velmi špatné znalosti v tomto oboru a na stránky chodit z úplně jiných důvodů. Ale v tom případě se budou mé preference lišit od preferencí opravdových lékařů; budu tedy výjimkou, člověkem, který nebude skutečné lékařské dotazy ovlivňovat. Navíc zde funguje konvergenční efekt sítě: často navštěvované stránky mají tendenci se stát ještě častěji navštěvovanými a jedinec to nemá možnost příliš ovlivnit.
Tento systém řeší nejen problematiku odborného zaměření, ale – jaksi mimochodem – bere v úvahu i jazyky, kterými hovořím. Pokud nehovořím například japonsky, japonské stránky prostě nenavštěvuji – a tím se podobám jiným lidem, kteří také nehovoří japonsky.
Popsaný adaptivní systém tedy automaticky bere v úvahu mé zařazení do nejrůznějších kategorií, které v našem světě známe. Za normálních okolností bych musel své zařazení v daných kategoriích vyplňovat do složitého dotazníku (povolání, věk, zájmy, pohlaví, jazyky…). Na některé důležité kategorie by mohl dotazník zapomenout. Adaptivní metoda tyto věci řeší automaticky.
Jak zjistit podobné lidi?
Systém by postupně vytvářel uživatelské profily svých účastníků. Bylo by zapotřebí vyřešit definici pokud možno jednoduchého a adaptivního profilu uživatele a funkce „podobnosti“. Počáteční metodou by mohlo být porovnání shody bookmarků jednotlivých uživatelů. Tento hrubý způsob by se v budoucnu rozšířil o porovnávání dalších, jemnějších vzorů chování, samozřejmě zejména dotazů, které účastník systému klade. Dotazy totiž velmi přesně formují uživatelský profil, a to nejen věcně, ale i časově. To lze použít k identifikaci lidí se stejným časovým průběhem dne, ale i k odhadnutí jejich momentální nálady (a tedy k lepší, dokonce kontextové, funkci systému).
Aplikace schématu
Základem celého schématu je princip dobrovolnosti spojený s dostatečnou motivací uživatelů k účasti. Jinými slovy, čím lépe se systémem spolupracuji, tím lepší služby od něj získám. To je v souladu s dnes velmi populárními přístupy „one-to-one“.
Dobrovolnost by navíc mohla být doplněna možností, vytvořit si několik virtuálních identit. Jednu na návštěvu stránek, se kterými se nechci chlubit, druhou na „oficiální“ činnosti. Existence více identit pro jednoho uživatele by ale ještě dále zpřesnila práci systému, neboť uživatel by volbou identity vlastně systému sdělil svoji aktuální náladu a potřeby.
Možnost budoucích rozšíření
Na navrženém systému jsou podstatné dva rysy:
- Systém vůbec nepracuje s textem stránky, za „stránku“ si můžeme dosadit cokoli (hudební nahrávky, filmy, oblíbené zboží).
- Veškeré inteligentní hodnocení obsahu provádí – nejlépe mimovolně – člověk. Protože by vznikla velká komunita, systém by mohl shromáždit obrovské množství informací.
Závěr workshopu: O splynutí lidské a strojové práce
Vstupujeme do období, kdy nebude možné rozlišit výsledky práce lidské od práce strojů. V podstatě už v té době jsme. V této chvíli, pozdě v noci, sedím u počítače, a pozoruji, jak se občas tajemně zvýší počet přístupů k jednotlivým částem našeho workshopu; občas se objeví nový příspěvek. To je docela záhadná situace – já samozřejmě vím, že za těmito čísly jsou reální lidé; ty lidi ale nemám možnost ani vidět, ani oslovit.
Kdo je ale autorem výsledků našeho workshopu? Jsou to samozřejmě lidé, kteří se do něj zapojili. Stejně tak je to ale technický systém, který tuto spolupráci vůbec umožnil. I když je tento systém (redakční systém Lupy), z našeho nynějšího pohledu, docela primitivní a nedokonalý.
To, co jsme zde v minulých dnech popsali, je zákonitým dalším stupněm vývoje infrastruktury lidské civilizace, kterým bude hybridní systém spojující práci počítačů a lidské komunity. Jsem hluboce přesvědčen o tom, že právě tímto směrem se budou ubírat budoucí aplikace univerzální sítě. Vzniknou systémy, ve kterých nebude možno rozlišit práci počítačů od práce lidí. Kdysi bylo snem spisovatelů sci-fi doplnit lidský mozek počítačem; jak se zdá, k tomuto prorůstání dojde zvenčí.
Lidská společnost jako taková se dá porovnat se sítí neuronů v našem mozku. Neuron, který nekomunikuje, by zemřel (a stejně tak by se nedařilo člověku, který by se uzavřel v izolovaném sklepě z naší diskuze). Spolu s tím, jak se naše civilizace vyvíjí, v ní vzniká stále dokonalejší infrastruktura pro vzájemnou komunikaci lidí. Jednoho dne tato infrastruktura možná vytvoří něco, co se dá aspoň vzdáleně srovnat s lidským vědomím. V takové chvíli samozřejmě nelze zodpovědět otázku, zda je vědomí výsledkem činnosti neuronů, nebo růstu spojení mezi nimi. Tedy zda bude ta vyšší hodnota výsledkem práce lidí, či počítačů. Je to krásně symbolické: Vždyť právě proces učení se vysvětluje jako vznik nových spojů v našem mozku.
ČLÁNKY DO MAILU