79

Alessandro Vespignani: A jóslás algoritmusa

Könyvkritika

alessandro-vespignani-a-joslas-algoritmusa

Amikor megnyitjuk az okostelefonunkat, és megnézzük a legalapvetőbb alkalmazásokat, legyenek azok az időjárás-előrejelzéssel, zene- vagy filmajánlóval, forgalommal, térképpel, helymeghatározással kapcsolatos applikációk, adatokat szolgáltatunk különböző cégeknek, amelyek összegyűjtik, elemzik és felhasználják azokat a céljaikra.

Igen, mi átlagemberek nyújtunk lehetőséget az erre fogékonyaknak, hogy megtudjanak rólunk mindent. Megdöbbentő olyanokat olvasni, hogy előre jelezhető a depresszió egyes egyéneknél akár csak abból, milyen képeket posztolnak az Instagramon. Elképesztő, hogyha beütjük az internetes keresőbe azokat a szavakat, fogalmakat, amelyek megfázásos tünetek leírására, esetleg kezelésére utalnak, a nagy testvér ezeket összegyűjti, elemzi és beazonosíthatja, hogy a világ mely szegletében üti fel a fejét egy influenzajárvány. Az ilyen és ehhez hasonló előrejelzések óriási segítséget nyújthatnak a különböző országok kormányainak az egészségügyi rendszerben történő lépéseik, intézkedéseik hatásosságában.

De honnan is indult útjára ez az egész tevékenység, amit elsősorban az elméleti fizikusok és matematikusok végeznek? Miként lehetséges, hogy tudósok csoportjai szerte a világon segítenek a kormányoknak, ezáltal az egészségügyben dolgozóknak megküzdeni a legkülönfélébb járványhelyzetekkel? Alessandro Vespignani könyvében nagyon ésszerűen felépítve, lépésről lépésre vezet be minket ebbe a rejtélybe, feltárva olyan tényeket is, melyeken az egyszerű, laikus olvasó elámul, elképed, és amitől sok esetben megriad. Ez utóbbi érzés végigkísérhet bennünket, azonban pont ezért jó elolvasni ezt a könyvet, mert elmagyaráz sok mindent, amit addig esetleg csak sejtettünk, és amit már ismerünk, amiről tudunk, attól már nem félünk annyira.

Fontos fejezetről fejezetre haladni olvasás közben, mert bár az a rész a legizgalmasabb, amelyben konkrét eseteket tárgyal arról, hogyan segített a hálózatkutatás, a modellezés különböző járványok megfékezésében, szükséges megértenünk, honnan indul a fent említett hálózatkutatás, mi vezetett ahhoz, hogy manapság már szinte nem érhet meglepetés egy Vespignanihoz hasonló kutatót, ami a vészhelyzeteket illeti.

Az első két fejezetben történelmi és alapfogalmakkal ismertet meg bennünket a szerző, és itt van a dolog bukkanója: nem mindenki számára érthető a matematikai kifejezések áradata, sem a számítógépes nyelvezet. Nem annyira számottevő ez, hogy a lényeget ne érthesse egy laikus olvasó, azonban nem is teszi élvezhetővé. Ha ezen túl tudunk lendülni, belecsöppenünk a fejlettebb számítógépes világba, eljutunk egészen a mesterséges intelligencia fogalmáig, és a hozzá tartozó tudáshalmazig, ami egészen lenyűgöző. Aki látott már olyan filmet, vagy olvasott olyan könyvet, amelyben mesterséges intelligenciák veszik át az uralmat a világ felett, azoknak egy kis betekintő lehet a deep learning (mélytanulás), a machine learning (gépi tanulás), a neural network (neurális hálózat) és hasonló fogalmak világába.

Különösen érdekes a 4. fejezet, amelyből megtudhatjuk, hogyan használják az algoritmusokat a siker előrejelzésére úgy a művészetben, mint a sok hasznot hajtó sportban. Rengeteg különféle területen használható ez a módszer, ami a világhálón elérhető adatok elemzésén alapszik, és sok esetben sorsfordító jelentőséggel bírhat. Gondoljunk csak egy ország választási kampányára, de akárcsak egy tv-műsor sikerének megjóslására. Az algoritmusok képesek az előítéletre, amit az emberektől tanultak. Ijesztő arról olvasni, hogy egyre jobban elterjednek azok a szoftverek, amelyek előre jelzik a lehetséges bűncselekményeket, és hogy milyen adatokat vesznek alapul ehhez. Hatalmas a felelőssége azoknak a kutatóknak, elemzőknek, akik feltöltik az adatokat az algoritmusokba. Ezt többször is hangsúlyozza a szerző, mind a táplálás, mind az elemzés felelősséggel jár.

A Mesterséges világok című fejezet a legizgalmasabb, amely konkrét eseteket tárgyal, hogy hogyan is történik a vírusok terjedésének előrejelzése. Ez napjainkban azért is fokozottan érdekes, hisz bár a könyvet a Covid-19 vírus megjelenése előtt írta a szerző, tudni lehet, hogy jelen pillanatban többedmagával együtt dolgozik a pandémia terjedésének megfékezésén, ezáltal pedig könnyebb elképzelni, hogyan is zajlik ez a művelet. Kihangsúlyozza, hogy minden előrejelzésben ott a bizonytalanság, a hiba lehetősége, ott a csapda is, hogy rosszra használják fel az algoritmusok adta óriási lehetőségeket, ez mind benne van a pakliban. A tudatosság lehet az ellenszer, a kutatóknak tudatában kell lenniük a saját felelősségüknek, ellenőrizniük és megerősíteniük kell az elemzések során kapott eredményeket. Az átlagembernek pedig tudatában kell lennie, hogy az adatait mire használják fel, hogyan működik az egész rendszer, ezt pedig tanítani kéne már az iskolában. A szimulációs modellek használata már a kilencvenes évek óta létezik, kutatólaborok világszerte elemzik azokat az esetleges helyzeteket, amelyek katasztrófa esetén bevethetők a károk enyhítésére. Mint a könyvből kiderül, rendkívül széles az a spektrum, amelyben a szimulációs modellek alkalmazhatók, de a legfontosabbak között említhetjük a gazdasági, egészségügyi és a politikai életet.

A Libri Könyvkiadó Facebook-oldalán megtekinthető a könyv online bemutatója (a beszélgetés a 11. percben kezdődik), amelyben Barabási Albert-László hálózatkutató faggatja a szerzőt a hogyanokról és miértekről, érdemes kiegészítésképpen azt is megnézni, és onnan kiderül, hogy Vespignani megjósolta egy világjárvány kitörését, csak éppen nem figyeltek rá. Azóta persze a világ kormányait segíti ebben az ügyben, de jó lett volna megelőzni a bajt, habár az ő véleménye az, ha már így alakult, akkor vonjuk le a tanulságokat a történetből, tanuljunk a lehető legtöbbet ebből a helyzetből, amit napjainkban megélünk, mert rendkívül fontos a jövőre nézve.

Gálovits Rózsa
Forrás: olvasoterem.com

2021.03.09