By Društvo je kompleksan sustav koji se nalazi u permanentnoj dinamičkoj ravnoteži. Za ljudsko društvo karakterističan je evolucijski razvoj, koji je posljedica utjecaja mnoštva umreženih sastavnica. Jačina njihove povezanosti kreće se od vrlo slabih do iznimno snažnih. Teoretičari su uočili kako pojedine socijalne silnice imaju presudnu važnost u dizajniranju ljudskih odnosa. Bez obzira na teorijski pristup, vlada znanstveni konsenzus kako način proizvodnje i proizvodni odnosi predstavljaju bitne faktore, koji izravno i neizravno značajno utječu na, primjerice, kulturu, obrazovanje, zabavu odnosno način života.
Klasifikacija društvenih formacija
Ljudski razvoj može se podijeliti na robovlasničko, feudalno, kapitalističko i socijalističko razdoblje. Riječ je o klasifikaciji koja se zasniva na ključnom resursu generiranja vrijednosti u pojedinom povijesnom razdoblju. U robovlasničkom periodu vrijednost su stvarali robovi koji su imali status običnih alata s darom govora. Za feudalni poredak karakteristično je kreiranje vrijednosti uz pomoć obrađivanja zemlje, pa se moć koncentrirala u rukama veleposjednika. Kapitalističko društvo temelji se na industrijskoj proizvodnji, koja se odvija uz pomoć strojeva i podjele rada. Socijalistički poredak artikulira politiku odnosno državno planiranje, kao ključni gospodarski faktor uz pomoću kojega se nastoji ostvariti zamišljeni idealni socijalni poredak u dalekoj budućnosti.
Dosadašnje povijesna praksa nedvojbeno je pokazala kako su tržišni mehanizmi najdjelotvorniji generatori ekonomskog razvoja. Tržište je dominantna sila u dizajniranju društvenih odnosa. Pri tome, državna administracija treba osigurati poticajni zakonodavni i infrastrukturni okvir, što bržeg gospodarskoga razvoja. Ujedno državni aparat je odgovoran za realizaciju brojnih opće društvenih interesa za koje privatni investitori nisu zainteresirani ili ih nisu u stanju ostvariti. Zadnjih desetljeća se afirmiralo javno privatno partnerstvo kao model ostvarivanja zahtjevnih i kompleksnih projekata.
Transformacija tržišnih mehanizama generira nove društvene entitete odnosno sustave koje analitičari nazivaju raznim pojmovima. Primjerice, razvoj tehnologije, bolje reći, automatizacije u značajnoj mjeri je smanjila važnost ljudskoga rada, koji je za marksističke analitičare bio ključni element klasne borbe, to jest, društvene dinamike. U tom kontekstu nastaje dobro poznati naziv postkapitalizam koji ukazuje na novi raspored društvene moći.
Snažan rast važnosti nematerijalnih faktora proizvodnje zadnjih desetljeća brojni društveni teoretičari su opisali pojmom društvo znanja. Na taj način htjelo se ukazati na značaj znanja u stvaranju nove vrijednosti. Istodobno su se afirmirale informacije kao alat kreiranja nove dodane vrijednosti, pa je artikuliran pojam informacijsko društvo koji se koristi u političkim znanostima, sociologiji, ekonomiji, ali i publicistici odnosno široj javnosti.
Zadnjih 15-ak godina društvene znanosti fokusirale su se na podatke kao centralnu sastavnicu ekonomskih procesa. Treba napomenuti kako je interes za podacima potaknula umjetna inteligencija, koju brojni znanstvenici smatraju prijelomnom tehnologijom. Neprijeporno je kako umjetna inteligencija ima potencijal za dramatično preoblikovanje ne samo ekonomije, već i društva u cjelini. Već danas umjetna inteligencija je integrirane u sve segmente našega života počevši od stanovanja i obrazovanja do zabave i poslovanja.
Podaci
S važnošću velikih količina podataka prvi su se susreli znanstvenici u područjima poput, primjerice, astronomije i genomike, te su oni skovali pojam big data odnosno veliki podaci. Taj se termin ubrzo proširio i na druga znanstvena područja, a često se koristi u široj javnosti. Afirmaciju velikih podataka omogućile su visoke tehnologije ponajprije računarstvo i umjetna inteligencija.
Podatkovno procesuiranje i analize postale su funkcionalnom sastavnicom brojnih poduzeća, a prvenstveno tehno korporacija. Taj postupak često se opisuje kao analitika na stereoidima. Na taj način se slikovito opisuje proces u kojem algoritmi otkrivaju strukture u golemim količinama podataka, te interpretira njihovo značenje. To je najstarija kategorija umjetne inteligencije, s obzirom na to da je strojno učenje – najuobičajenija tehnologija u podlozi kognitivnom uvidu – dostupno već nekoliko desetljeća,
Desetljećima umjetne inteligencija nije zaokupljala značajnu pozornost u znanstvenim krugovima, pa logično niti u širokoj javnosti. Nasuprot tome, u znanstveno fantastičnoj literaturi umjetna inteligencija zauzimala je važno mjesto u brojnim djelima. Situacija se dramatično promijenila u drugom desetljeću 21. stoljeća kada su istraživači tvrtke DeepMind osmisli novu generaciju algoritma.
Radilo se o algoritmu nazvanom DQN, što je kratica za DeepQ-Network. Članovi razvojnog tima uvježbali su DQN da igra različite računalne igre na igraćoj konzoli Atari na potpuni novi, odnosno do tada nepostojeći način. Konkretno govoreći, to su postigli tako što su ga uvježbali da sam nauči igrati. Upravo je taj samoučeći element bio ključno obilježje koji je to rješenje razlikovalo od svih prethodnih pokušaja.
Taj revolucionarni pomak realiziran je uz pomoć dubokog učenja. Radi se o tehnologiji koja se koristi neuronskim mrežama modeliranim prema strukturi u ljudskom mozgu. Jednostavnije rečeno, ti sustavi uče kada im se mreže pune velikim količinama podataka u obliku, primjerice, slova, brojki i slika. Umjetna inteligencija iznenada je postala predmet interesa i prioritet u akademskim i poslovnim krugovima, te javnoj administraciji.
Dogodila se radikalna prijelomnica u korporativnoj praksi i strategiji. Velike tehnološke korporacije, kako u Sjedinjenim Američkim Državama, tako i u Kini postavili su strojno učenje u središte svojih istraživačko–razvojnih napora. Tehnološki gorostas Google, ubrzo nakon pojave DQN-a, kupio je DeepMind, te razvoj svih svojih proizvoda proglasio strategijom prvo AI (AI First). Općenito govoreći, danas su najvažnija sljedeća područja primjene umjetne inteligencije : računalni vid ; prepoznavanje govora, te strojno prevođenje.
Digitalizacija je temeljni proces uz pomoću kojega funkcioniraju umjetna inteligencija, računala, te općenito podatkovno društvo u cjelini. Zanimljivo je spomenuti kako se magistarski rad Claude E. Shannona, objavljen 1938. godine, A Symbolic Analysis of Relay and Switching Circuits smatra temeljnim dokumentom nastanka digitalnoga doba odnosno podatkovnog društva. Za razumijevanje tog socijalnoga fenomena iznimno je koristan rad Norberta Wienera. On je 1948. godine skovao pojam kibernetika i objavio knjigu istoga naziva. Bila je to jedna od najutjecajnijih knjiga o nadolazećoj digitalnoj eri.
Frazu podaci su nova nafta vrlo vjerojatno je osmislio, 2006. godine, Clive Humby, britanski matematičar i tvorac potrošačke kartice trgovačkog lanca Tesco. Prema njegovom shvaćanju podaci podsjećaju na naftu zato što su dragocjeni, ali u nerafiniranom obliku neupotrebljivi. Digitalizirani podaci afirmirali su se kao bitan resurs današnjih naprednih tehnologija. Slikovito govoreći, podaci su pogonsko gorivo za umjetnu inteligenciju.
Treba podsjetiti kako su podaci i informacije, već davno postali važne sastavnice egzaktne znanosti. Suvremena znanost, prije svega, primijenjena istraživanja fokusirana su na eksperimentiranja, te na uzročno posljedičnu racionalizaciju zasnovanoj na podacima odnosno činjenicama. Kvantificiranje je integrirano u znanstvenu paradigmu kao bitan alat ljudske spoznaje.
Međutim u društvenim znanostima najveća pozornost poklanjala se informacijama, znanju, inovacijama i sličnim društvenim odnosno ekonomskim čimbenicima. Podatak kao konstruktivni element društvenih teorija kontinuirano se marginalizirao, dok je značaj informacija kontinuirano rastao zadnjih 60-ak godina. Kulminacija se, na neki način, dogodila artikulacijom pojma informacijsko društvo.
Dakako, u tom smislu valja izuzeti statistiku kojoj je kronično nedostajalo empirijskih podataka na temelju kojih su se zasnivali statistički uvidi. Stoga su se statističari služili različitim tehnikama kako bi nadomjestili kronični manjak relevantnih podataka. Statističke spoznaje temeljile su se na reprezentativnim uzorcima. Ujedno, do prije nekoliko desetljeća tehnološke mogućnosti prikupljanja, skladištenja i obrade podataka, kojim su raspolagali statističari, bili su znatno skromniji u odnosu na današnje mogućnosti visokih tehnologija.
Kognitivne tehnologije
Računalne tehnologije i procesuiranje podataka počinje se sustavno primjenjivati u gospodarstvu od 1960-ih godina. Napredna računala koriste se za analizu tržišta, razvoj proizvoda, poslovno odlučivanja i srodne procese. Tako su se, na primjer, 1980-ih godina počeli koristiti ekspertni sustavi, ponajprije u većim i vodećim svjetskim kompanijama. Ekspertni sustavi zasnovani su na matematičkim (logičkim) pravilima, kao i automatizirani robotski procesi. Njihovo funkcioniranje je transparentno, ali nemaju sposobnost učenja i poboljšavanja, koji su kasnije postali karakteristični za umjetnu inteligenciju.
S vremenom su se kognitivne sposobnosti računalne tehnologije razvijale, to jest poboljšavale. Stvorena je tehnologija dubokog učenja, koja je uspješna odnosno djelotvorna u procesu učenja iz velike količine obilježenih podataka. Međutim, gotovo je nemoguće razumjeti logiku funkcioniranja dubokoga učenja. Radi se o svojevrsnom fenomenu poznatom kao crna kutija (black box), koji se može pokazati problematičnim u visoko reguliranim djelatnostima kao što su financijske usluge. U tim djelatnostima regulatorna tijela inzistiraju na poznavanju postupka, bolje reći, na transparentnosti odlučivanja.
Primjena umjetne inteligencije već se znatnije proširila, pa se afirmirala nova vrsta kompanija poznate kao kognitivna korporacija. Za funkcioniranje kognitivne korporacije ključna sastavnica je tehnologija, preciznije rečeno, digitalna tehnologija. Riječ je o tehnologiji koja dramatično transformira ekonomske odnose, jer ima sposobnost kontinuiranog prikupljanja mnoštva podataka. Pri tome, omogućava neograničenu podatkovnu (informacijsku) povezanost s okruženjem uz istodobnu golemu moć procesuiranja. Navedeni procesi omogućuju pravodobno generiranje spoznaja, koje omogućuju stjecanje konkurentske prednosti na današnjem tržištu.
Jedna od takvih kognitivnih kompanija je Amazon. Od samoga početka poslovanja, Amazon je, u skladu sa svojim tehnološkim mogućnostima, prikupljao podatke o svojim kupcima. Vrijednost tih podataka značajno se povećavala s razvojem tehnologije i relevantnih analitičkih alata. Konkretno govoreći, taj je proces znatno uznapredovao sa strojnim učenjem koje se počelo sve brže razvijati. To je omogućilo Amazonu da prikupljene podatke iskoristi za uspostavu sofisticiranijih odnosa s kupcima.
Stručnjaci Amazona uz pomoć, primjerice, aplikacija na pametnim telefonima te senzorskih i sličnih tehnologija, akumuliraju goleme količine podataka o konkretnom potrošaču odnosno kupcu. To omogućuje izradu personaliziranog potrošačkog profila, koji je neusporedivo precizniji od modela tržišnih niša.
Donedavno su se marketinški stručnjaci služili nišama kao najpreciznijim alatom prepoznavanja potrošačkih interesa. Personalizacija je znatno naprednija metoda i omogućava poznavanje konkretnih kupaca odnosno klijentele. Napominjemo kako je personalizacija jedno od obilježja kognitivnih kompanija, koja ne bi bila izvediva u praksi, bez automatiziranih odnosno robotiziranih proizvodnih procesa.
Kognitivne kompanije posluju u podatkovnom društvu u kojem se podaci primjereno vrednuju. Spomenuo sam kako je umjetna inteligencija najviše zaslužna za afirmaciju podataka kao vrijednog resursa. To se prvenstveno odnosi na gospodarstvo i visoko tehnološke korporacije koje ulažu respektabilna financijska sredstva u razvoj umjetne inteligencije.
Međutim, ni najveće kognitivne kompanije nisu u stanju razviti sva potrebna znanja, pa stoga preuzimaju tvrtke koje ih posjeduju. Vjerojatno je Google predvodnik u takvim akvizicijama, jer je od 2012. godine kupio dvanaest poduzeća koja imaju veze s umjetnom inteligencijom. Isto tako, Apple, Microsoft, Facebook, Twitter, Intel, Baidu i Salesforce kupili su brojna UI poduzeća. Nesumnjivo je riječ o iznimno važnom procesu za generiranje vrijednosti u podatkovnom društvu.
Mr.sc. Marinko Kovačić
Comments