ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.

Why you should listen

Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.

As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Shyam Sankar: The rise of human-computer cooperation

Shyam Sankar: Uspon suradnje čovjeka i stroja

Filmed:
947,418 views

Čista snaga računala ne može samostalno riješiti probleme svijeta. Inovator pretraživanja podataka, Shyam Sankar objašnjava zašto rješavanje velikih problema (poput hvatanja terorista ili otkrivanja velikih skrivenih trendova), nije pitanje nalaženja pravog algoritma, već prave simbiotske veze između računanja i ljudske kreativnosti.
- Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
I'd like to tell you about two gamesigre of chessšah.
0
512
2556
Želim vam pričati o dvije partije šaha.
00:18
The first happeneddogodilo in 1997, in whichkoji GarryGarry KasparovKasparov,
1
3068
3864
Prva se dogodila 1997., u kojoj
je Garry Kasparov,
00:22
a humanljudski, lostizgubljen to DeepDuboko BluePlava, a machinemašina.
2
6932
3716
čovjek, izgubio od Deep Bluea, stroja.
00:26
To manymnogi, this was the dawnzora of a newnovi eradoba,
3
10648
2240
Za mnoge, ovo je bilo svitanje nove ere,
00:28
one where man would be dominateddominira by machinemašina.
4
12888
2779
one u kojoj će stroj dominirati
nad čovjekom.
00:31
But here we are, 20 yearsgodina on, and the greatestnajveći changepromijeniti
5
15667
3334
No, evo nas 20 godina poslije
i najveća promjena
00:34
in how we relatepovezati to computersračunala is the iPadiPad,
6
19001
2690
u našem pogledu na računala je iPad,
00:37
not HALHAL.
7
21691
2045
ne HAL.
00:39
The seconddrugi gameigra was a freestyleslobodno chessšah tournamentturnir
8
23736
2648
Druga partija je bilo natjecanje u šahu
slobodnog stila
00:42
in 2005, in whichkoji man and machinemašina could enterUnesi togetherzajedno
9
26384
2969
2005., u kojoj su se računalo i čovjek
mogli prijaviti zajedno
00:45
as partnerspartneri, ratherradije than adversariesprotivnici, if they so choseizabrati.
10
29353
4666
kao partneri, a ne protivnici, ako
bi tako odabrali.
00:49
At first, the resultsrezultati were predictablepredvidiv.
11
34019
1851
Na startu, rezultati su bili
predvidljivi.
00:51
Even a supercomputersuperračunalo was beatentučen by a grandmasterVelemajstor
12
35870
2497
Čak je i velemajstor s relativno slabim
laptopom
00:54
with a relativelyrelativno weakslab laptoplaptop.
13
38367
2312
pobijedio super računalo.
00:56
The surpriseiznenađenje camedošao at the endkraj. Who wonwon?
14
40679
2985
Iznenađenje je stiglo na kraju.
Tko je pobijedio?
00:59
Not a grandmasterVelemajstor with a supercomputersuperračunalo,
15
43664
2776
Nije velemajstor sa super računalom,
01:02
but actuallyzapravo two AmericanAmerički amateursamateri
16
46440
1493
već dva američka amatera
01:03
usingkoristeći threetri relativelyrelativno weakslab laptopsprijenosna računala.
17
47933
3822
koristeći tri relativno slaba laptopa.
01:07
TheirNjihova abilitysposobnost to coachtrener and manipulatemanipulirati theirnjihov computersračunala
18
51755
2596
Njihova sposobnost da manipuliraju svojim
računalima
01:10
to deeplyduboko exploreistražiti specificspecifično positionspozicije
19
54351
2435
tako da dublje istraže određene pozicije
01:12
effectivelyučinkovito counteractedprotu djelovanje the superiorsuperioran chessšah knowledgeznanje
20
56786
2390
efektivno je kontrirala superiornom
znanju šaha
01:15
of the grandmastersvelikom and the superiorsuperioran computationalračunalna powervlast
21
59176
2609
velemajstora i superiornu moć računanja
01:17
of other adversariesprotivnici.
22
61785
1909
ostalih protivnika.
01:19
This is an astonishingzačuđujući resultproizlaziti: averageprosječan menmuškarci,
23
63694
2905
To je zapanjujuć rezultat:
prosječni ljudi,
01:22
averageprosječan machinesstrojevi beatingbijenje the bestnajbolje man, the bestnajbolje machinemašina.
24
66599
4081
prosječni strojevi, pobjeđuju najbolje
ljude, najbolje strojeve.
01:26
And anywaysionako, isn't it supposedtrebala to be man versusprotiv machinemašina?
25
70680
3199
I uostalom, ne bi li trebalo biti čovjek
protiv stroja?
01:29
InsteadUmjesto toga, it's about cooperationsuradnja, and the right typetip of cooperationsuradnja.
26
73879
4152
Umjesto toga, radi se o suradnji, i to
pravoj vrsti suradnje.
01:33
We'veMoramo been payingplaćati a lot of attentionpažnja to MarvinMarvin Minsky'sMinsky je
27
78031
2857
Pridavali smo dosta pažnje viziji
Marvina Minskya
01:36
visionvizija for artificialUmjetna intelligenceinteligencija over the last 50 yearsgodina.
28
80888
3242
o umjetnoj inteligenciji tijekom
zadnjih 50 godina.
01:40
It's a sexyseksi visionvizija, for sure. ManyMnogi have embracedzagrli it.
29
84130
2262
Ta vizija je seksi i
mnogi su je prihvatili.
01:42
It's becomepostati the dominantdominantan schoolškola of thought in computerračunalo scienceznanost.
30
86392
2753
Postala je dominantna misao u
računalnim znanostima.
01:45
But as we enterUnesi the eradoba of bigvelika datapodaci, of networkmreža systemssustavi,
31
89145
3072
No, kako ulazimo u doba velikih podataka,
mrežnih sustava,
01:48
of openotvoren platformsplatforme, and embeddedugrađen technologytehnologija,
32
92217
2698
otvorenih platformi
i ugrađene tehnologije,
01:50
I'd like to suggestpredložiti it's time to reevaluatepreispitati an alternativealternativa visionvizija
33
94915
3392
volio bih predložiti da je vrijeme za
revaluaciju alternativnih vizija
01:54
that was actuallyzapravo developedrazvijen around the sameisti time.
34
98307
3070
koje su razvijene u isto doba.
01:57
I'm talkingkoji govori about J.C.R. Licklider'sLicklider je human-computerčovjek-računalo symbiosissimbioza,
35
101377
3332
Govorim o simbiozi računala i čovjeka
J. C. R. Licklidera,
02:00
perhapsmožda better termedNazvao "intelligenceinteligencija augmentationpovećanje," I.A.
36
104709
3808
možda bolje nazvanom
"proširenjem inteligencije".
02:04
LickliderLicklider was a computerračunalo scienceznanost titantitan who had a profounddubok
37
108517
2640
Licklider je bio titan računalnih znanosti
i imao je znatan
02:07
effectposljedica on the developmentrazvoj of technologytehnologija and the InternetInternet.
38
111157
3006
utjecaj na razvoj tehnologije i interneta.
02:10
His visionvizija was to enableomogućiti man and machinemašina to cooperatesurađivati
39
114163
2868
Njegova vizija je bila omogućiti suradnju
čovjeka i stroja
02:12
in makingizrađivanje decisionsodluke, controllingkontrolni complexkompleks situationssituacije
40
117031
3590
u donošenju odluka, kontroli kompleksnih
situacija
02:16
withoutbez the inflexiblenepopustljiv dependencezavisnost
41
120621
1770
bez fleksibilne ovisnosti
02:18
on predeterminedunaprijed određeno programsprogrami.
42
122391
2533
o predprogramiranim programima
02:20
NoteNapomena that wordriječ "cooperatesurađivati."
43
124924
2498
Primijetite riječ "suradnja".
02:23
LickliderLicklider encouragespotiče us not to take a toastertoster
44
127422
2747
Licklider nas ohrabruje da
ne uzimamo toster
02:26
and make it DataPodataka from "StarZvijezda TrekTrek,"
45
130169
2284
i napravimo Datu iz "Star Treka",
02:28
but to take a humanljudski and make her more capablesposoban.
46
132453
3535
već da uzmemo čovjeka i napravimo
ga sposobnijim.
02:31
HumansLjudi are so amazingnevjerojatan -- how we think,
47
135988
1911
Ljudi su čudesni -- kako mislimo,
02:33
our non-linearnelinearne approachespristupi, our creativitykreativnost,
48
137899
2618
naši nelinearni pristupi,
naša kreativnost,
02:36
iterativeiterativni hypotheseshipoteze, all very difficulttežak if possiblemoguće at all
49
140517
2131
stalne hipoteze, vrlo
teške ako uopće moguće
02:38
for computersračunala to do.
50
142648
1345
za obradu računalom.
02:39
LickliderLicklider intuitivelyintuitivno realizedshvatio this, contemplatingRazmatrajući humansljudi
51
143993
2452
Licklider to intuitivno shvaća
promatrajući ljude
02:42
settingpostavljanje the goalsciljevi, formulatingformuliranju the hypotheseshipoteze,
52
146445
2327
kako postavljaju ciljeve,
postavljaju hipoteze,
02:44
determiningutvrđivanje the criteriakriteriji, and performingobavljanje the evaluationprocjena.
53
148772
3376
određuju kriterije i obavljaju procjene.
02:48
Of coursenaravno, in other waysnačine, humansljudi are so limitedograničen.
54
152148
1775
Za neke stvari ljudi su vrlo ograničeni.
02:49
We're terribleužasan at scaleljestvica, computationračunanje and volumevolumen.
55
153923
3235
Užasni smo u mjerenju, računanju i
veličini.
02:53
We requirezahtijevati high-endhigh-end talenttalenat managementupravljanje
56
157158
1836
Trebamo vrhunsko upravljanje talentima
02:54
to keep the rockstijena bandbend togetherzajedno and playingigranje.
57
158994
2064
kako bi rock bend opstao i nastavio
svirati.
02:56
LickliderLicklider foresawpredviđeno computersračunala doing all the routinizableroutinizable work
58
161058
2204
Licklider je predvidio da će računala
obavljati sav rutinski posao
02:59
that was requiredpotreban to preparepripremiti the way for insightsuvidi and decisionodluka makingizrađivanje.
59
163262
3276
potreban za pripremu dolaska do uvida
i donošenje odluka.
03:02
SilentlyTiho, withoutbez much fanfarefanfare,
60
166538
2224
Tiho, bez mnogo galame,
03:04
this approachpristup has been compilingsastavljanje victoriespobjeda beyondIznad chessšah.
61
168762
3354
ovaj pristup je sakupljao pobjede i
dalje od šaha.
03:08
ProteinProteina foldingna sklapanje, a topictema that sharesdionice the incrediblenevjerojatan expansivenessexpansiveness of chessšah
62
172116
3356
Savijanje proteina, tema koja dijeli
nevjerojatnu širinu šaha --
03:11
there are more waysnačine of foldingna sklapanje a proteinprotein than there are atomsatomi in the universesvemir.
63
175472
3042
postoji više načina za savijanje proteina
nego atoma u svemiru.
03:14
This is a world-changingsvijet mijenja problemproblem with hugeogroman implicationsimplikacije
64
178514
2353
Ovo je svjetski problem s velikim
značajem
03:16
for our abilitysposobnost to understandrazumjeti and treatliječiti diseasebolest.
65
180867
2308
za našu sposobnost liječenja bolesti.
03:19
And for this taskzadatak, supercomputersuperračunalo fieldpolje brutenasilje forcesila simplyjednostavno isn't enoughdovoljno.
66
183175
4248
Za ovaj zadatak, sirova snaga super
računala jednostavno nije dovoljna.
03:23
FolditFoldit, a gameigra createdstvorio by computerračunalo scientistsznanstvenici,
67
187423
2384
Foldit, igra koju su razvili računalni
znanstvenici,
03:25
illustratesilustrira the valuevrijednost of the approachpristup.
68
189807
2502
prikazuje vrijednost pristupa.
03:28
Non-technicalNe-tehnički, non-biologistbiolog amateursamateri playigrati a videovideo gameigra
69
192309
3041
Amateri koji nisu tehničari niti biolozi
igraju igru
03:31
in whichkoji they visuallyvizuelno rearrangePreuređivanje the structurestruktura of the proteinprotein,
70
195350
3073
u kojoj vizualno preslaguju strukturu
proteina,
03:34
allowingomogućujući the computerračunalo to manageupravljati the atomicatomski forcessnaga
71
198423
1499
dopuštajući računalu da upravlja snagama
atoma,
03:35
and interactionsinterakcije and identifyidentificirati structuralstrukturalan issuespitanja.
72
199922
2957
interakcijama i da prepoznaje probleme
u strukturi.
03:38
This approachpristup beatpobijediti supercomputerssuperračunala 50 percentposto of the time
73
202879
3023
Ovaj pristup pobjeđuje super računalo
u 50% slučajeva
03:41
and tiedvezan 30 percentposto of the time.
74
205902
2584
i igra nerješeno s njim u 30%.
03:44
FolditFoldit recentlynedavno madenapravljen a notableznačajan and majorglavni scientificznanstvena discoveryotkriće
75
208486
3137
Foldit je nedavno napravio značajno
i veliko znanstveno otkriće
03:47
by decipheringdešifriranju the structurestruktura of the Mason-PfizerMason-Pfizer monkeymajmun virusvirus.
76
211623
3160
dešifrirajući strukturu Mason-Pfizer
majmunskog virusa.
03:50
A proteaseproteaze that had eludedizmakle determinationodlučnost for over 10 yearsgodina
77
214783
3015
Proteaze koje su izmicale otkriću
10 godina
03:53
was solvedriješen was by threetri playersigrači in a matterstvar of daysdana,
78
217798
2626
riješila su tri igrača u nekoliko dana,
03:56
perhapsmožda the first majorglavni scientificznanstvena advancenapredovati
79
220424
2025
možda prvo veliko znanstveno otkriće
03:58
to come from playingigranje a videovideo gameigra.
80
222449
2323
koje dolazi iz igranja video igara.
04:00
Last yeargodina, on the sitemjesto of the TwinBlizanac TowersKule,
81
224772
2181
Prošle godine, na mjestu
srušenih blizanaca,
04:02
the 9/11 memorialspomen openedotvori.
82
226953
1473
otvorio se spomenik za 9/11.
04:04
It displaysprikazuje the namesimena of the thousandstisuća of victimsžrtve
83
228426
2721
Prikazuje imena tisuća žrtava
04:07
usingkoristeći a beautifullijep conceptkoncept calledzvao "meaningfulznačajan adjacencypozadina."
84
231147
3063
koristeći predivan koncept zvan
"značajno susjedstvo."
04:10
It placesmjesta the namesimena nextSljedeći to eachsvaki other basedzasnovan on theirnjihov
85
234210
2166
Postavlja imena jedno pored drugoga
na temelju
04:12
relationshipsodnosa to one anotherjoš: friendsprijatelji, familiesobitelji, coworkerssuradnici.
86
236376
2213
njihovih međusobnih veza: prijatelja,
obitelji, suradnika.
04:14
When you put it all togetherzajedno, it's quitedosta a computationalračunalna
87
238589
3028
Kada spojite sve zajedno, popriličan je
računalni izazov:
04:17
challengeizazov: 3,500 victimsžrtve, 1,800 adjacencypozadina requestszahtjevi,
88
241617
4223
3500 žrtava, 1800 zahtjeva za susjedstvo,
04:21
the importancevažnost of the overallCjelokupni physicalfizička specificationsspecifikacije
89
245840
3092
važnost sveukupnih fizičkih odredbi
04:24
and the finalkonačni aestheticsestetika.
90
248932
2137
i završne estetike.
04:26
When first reportedizvijestio by the mediamedia, fullpuni creditKreditna for suchtakav a featpodvig
91
251069
2615
Kada su mediji prvi puta javili to, cijela
zasluga je
04:29
was givendan to an algorithmalgoritam from the NewNovi YorkYork CityGrad
92
253684
1892
dana algoritmu iz New Yorške
04:31
designdizajn firmfirma LocalLokalne ProjectsProjekti. The truthistina is a bitbit more nuancednijansiranim.
93
255576
4001
dizajnerske tvrtke Local Projects. Istina
je ponešto drugačija.
04:35
While an algorithmalgoritam was used to developrazviti the underlyingtemeljne frameworkokvir,
94
259577
2871
Dok je korišten algoritam za razvoj
osnovnog okvira,
04:38
humansljudi used that frameworkokvir to designdizajn the finalkonačni resultproizlaziti.
95
262448
3008
ljudi su koristili taj okvir za dizajn
završnog rezultata.
04:41
So in this casespis, a computerračunalo had evaluatedvrednovati millionsmilijuni
96
265456
2225
Dakle u ovom slučaju, računalo je
procijenilo
04:43
of possiblemoguće layoutsizgleda, managedupravlja a complexkompleks relationalrelacijski systemsistem,
97
267681
3335
milijune mogućih rasporeda, upravljalo
kompleksnim sustavom odnosa,
04:46
and keptčuva trackstaza of a very largeveliki setset of measurementsmjerenja
98
271016
2414
i pratilo vrlo velik set mjera
04:49
and variablesvarijable, allowingomogućujući the humansljudi to focusfokus
99
273430
2410
i varijabli, dopuštajući ljudima da
se usmjere
04:51
on designdizajn and compositionalkompozicijski choicesizbori.
100
275840
2802
na dizajn i kompozicijske izbore.
04:54
So the more you look around you,
101
278642
1036
Što više gledate,
04:55
the more you see Licklider'sLicklider je visionvizija everywheresvugdje, posvuda.
102
279678
1962
sve više vidite Lickliderovu viziju.
04:57
WhetherDa li it's augmentedprošireni realitystvarnost in your iPhoneiPhone or GPSGPS in your carautomobil,
103
281640
3304
Bilo da je proširena stvarnost u vašem
iPhoneu ili GPS-u u autu,
05:00
human-computerčovjek-računalo symbiosissimbioza is makingizrađivanje us more capablesposoban.
104
284944
2970
simbioza čovjeka i računala nas čini
sposobnijima.
05:03
So if you want to improvepoboljšati human-computerčovjek-računalo symbiosissimbioza,
105
287914
1655
Dakle, ako želite poboljšati tu simbiozu,
05:05
what can you do?
106
289569
1429
što možete napraviti?
05:06
You can startpočetak by designingprojektiranje the humanljudski into the processpostupak.
107
290998
2452
Možete početi stavljanjem čovjeka
u proces.
05:09
InsteadUmjesto toga of thinkingmišljenje about what a computerračunalo will do to solveriješiti the problemproblem,
108
293450
2204
Umjesto da razmišljate što računalo može
napraviti da riješi problem,
05:11
designdizajn the solutionriješenje around what the humanljudski will do as well.
109
295654
3869
stvorite rješenje oko onoga što će i
čovjek napraviti.
05:15
When you do this, you'llvi ćete quicklybrzo realizeostvariti that you spentpotrošen
110
299523
1937
Kada ovo napravite, brzo ćete shvatiti da
05:17
all of your time on the interfacesučelje betweenizmeđu man and machinemašina,
111
301460
2879
ste potrošili svo vrijeme na sučelju
između čovjeka i stroja,
05:20
specificallyposebno on designingprojektiranje away the frictiontrenje in the interactioninterakcija.
112
304339
3099
posebno na uklanjanju trvenja
u interakciji.
05:23
In factčinjenica, this frictiontrenje is more importantvažno than the powervlast
113
307438
2766
Ustvari, to trvenje je važnije nego snaga
05:26
of the man or the powervlast of the machinemašina
114
310204
2052
čovjeka ili stroja
05:28
in determiningutvrđivanje overallCjelokupni capabilitysposobnost.
115
312256
1931
za sveukupnu sposobnost.
05:30
That's why two amateursamateri with a fewnekoliko laptopsprijenosna računala
116
314187
1977
To je razlog zašto dva amatera s laptopima
05:32
handilyhendikep beatpobijediti a supercomputersuperračunalo and a grandmasterVelemajstor.
117
316164
2456
mogu pobijediti super računalo
i velemajstora.
05:34
What KasparovKasparov callspozivi processpostupak is a byproductnusprodukt of frictiontrenje.
118
318620
3005
Ono što Kasparov zove procesom,
je nusprodukt trvenja.
05:37
The better the processpostupak, the lessmanje the frictiontrenje.
119
321625
2401
Što je bolji proces, manje je trvenja.
05:39
And minimizingMinimiziranje frictiontrenje turnsokreti out to be the decisiveodlučujući variableVarijabla.
120
324026
4256
Smanjenje trvenja je, čini se,
odlučujuća varijabla.
05:44
Or take anotherjoš exampleprimjer: bigvelika datapodaci.
121
328282
2243
Ili uzmite drugi primjer: veliki podaci.
05:46
EverySvaki interactioninterakcija we have in the worldsvijet is recordedzabilježena
122
330525
1906
Svaka interakcija koju imamo u svijetu
05:48
by an ever growingrastući arrayred of sensorssenzori: your phonetelefon,
123
332431
3059
je snimljena vječno rastućim
brojem senzora: vaš mobitel,
05:51
your creditKreditna cardkartica, your computerračunalo. The resultproizlaziti is bigvelika datapodaci,
124
335490
2373
vaša kreditna kartica, vaše računalo.
Rezultat su
05:53
and it actuallyzapravo presentspredstavlja us with an opportunityprilika
125
337863
1742
veliki podaci,
i daju nam priliku
05:55
to more deeplyduboko understandrazumjeti the humanljudski conditionstanje.
126
339605
2662
da dublje razumijemo ljudsko stanje.
05:58
The majorglavni emphasisisticanje of mostnajviše approachespristupi to bigvelika datapodaci
127
342267
2305
Najveći naglasak na većini ovih pristupa
06:00
focusfokus on, "How do I storedućan this datapodaci? How do I searchtraži
128
344572
2215
je fokus na "Kako spremim ove
podatke?
06:02
this datapodaci? How do I processpostupak this datapodaci?"
129
346787
2276
Kako ih pretražujem?
Kako ih obrađujem?"
06:04
These are necessarypotreban but insufficientNema dovoljno questionspitanja.
130
349063
2204
Ovo su važna ali nedovoljna pitanja.
06:07
The imperativeimperativ is not to figurelik out how to computeprebrojavati,
131
351267
2471
Imperativ nije na shvaćanju kako računati,
06:09
but what to computeprebrojavati. How do you imposenametnuti humanljudski intuitionintuicija
132
353738
2184
nego što računati. Kako umetnuti ljudsku
06:11
on datapodaci at this scaleljestvica?
133
355922
1791
intuiciju u tolikim podacima?
06:13
Again, we startpočetak by designingprojektiranje the humanljudski into the processpostupak.
134
357713
3499
Ponovo, počinjemo stavljanjem
čovjeka u proces.
06:17
When PayPalPayPal was first startingpolazeći as a businessPoslovni, theirnjihov biggestnajveći
135
361212
2812
Kad je PayPal počinjao svoj posao, njihov
najveći izazov
06:19
challengeizazov was not, "How do I sendposlati moneynovac back and forthdalje onlinena liniji?"
136
364024
2804
nije bio "Kako šaljem novac
tamo - amo preko mreže?"
06:22
It was, "How do I do that withoutbez beingbiće defraudedPrevario by organizedorganizirani crimekriminal?"
137
366828
3872
Bio je "Kako da to napravim bez da me
prevari organizirani kriminal?"
06:26
Why so challengingizazovno? Because while computersračunala can learnnaučiti
138
370700
2088
Zašto je toliki izazov? Jer, dok računala
06:28
to detectotkriti and identifyidentificirati fraudprijevara basedzasnovan on patternsobrasci,
139
372788
3144
mogu naučiti prepoznati prevaru na temelju
uzoraka,
06:31
they can't learnnaučiti to do that basedzasnovan on patternsobrasci
140
375932
1479
ne mogu to napraviti na temelju uzoraka
06:33
they'vešto ga do never seenvidio before, and organizedorganizirani crimekriminal
141
377411
2116
koje nisu nikada vidjeli,
a organizirani kriminal
06:35
has a lot in commonzajednička with this audiencepublika: brilliantsjajan people,
142
379527
2709
ima mnogo toga zajedničkog s ovom
publikom: briljantni ljudi,
06:38
relentlesslyneumorno resourcefulsnalažljiv, entrepreneurialpoduzetničke spiritduh — (LaughterSmijeh) —
143
382236
3640
neumoro snalažljivi, poduzetnički duh --
(Smijeh) --
06:41
and one hugeogroman and importantvažno differencerazlika: purposesvrha.
144
385876
2712
i jedna ključna razlika: svrha.
06:44
And so while computersračunala alonesam can catchulov all but the cleverestnajpametniji
145
388588
2832
I dok računala sama mogu uhvatiti sve osim
najpametnijih
06:47
fraudstersprevaranti, catchinglov the cleverestnajpametniji is the differencerazlika
146
391420
2253
prevaranata, hvatanje najpametnijih je
razlika
06:49
betweenizmeđu successuspjeh and failureneuspjeh.
147
393673
2545
između uspjeha i neuspjeha.
06:52
There's a wholečitav classklasa of problemsproblemi like this, onesone with
148
396218
2221
Postoji mnogo ovakvih problema, onih s
06:54
adaptiveprilagodljiv adversariesprotivnici. They rarelyrijetko if ever presentpredstaviti with a
149
398439
2575
prilagodljivim protivnicima.
Rijetko, ako ikad
06:56
repeatableponoviti patternuzorak that's discernablediscernable to computersračunala.
150
401014
2736
ponavljaju uzorak primjetan računalima.
06:59
InsteadUmjesto toga, there's some inherentinherentan componentsastavni dio of innovationinovacija or disruptionprekid,
151
403750
3993
Umjesto, postoji nasljedna sastavnica
inovacije ili remećenja,
07:03
and increasinglysve these problemsproblemi are buriedpokopan in bigvelika datapodaci.
152
407743
2735
i taj rastući broj problema je zakopan u
velikim podacima.
07:06
For exampleprimjer, terrorismterorizam. TerroristsTeroristi are always adaptingPrilagođavanje
153
410478
2500
Na primjer, terorizam. Teroristi se uvijek
prilagode
07:08
in minormanji and majorglavni waysnačine to newnovi circumstancesokolnosti, and despitebez obzira na
154
412978
2052
na bolje ili lošije načine novim
okolnostima
07:10
what you mightmoć see on TVTV, these adaptationsadaptacije,
155
415030
3094
i unatoč viđenom na TV-u, ove prilagodbe,
07:14
and the detectionotkrivanje of them, are fundamentallyfundamentalno humanljudski.
156
418124
2293
i njihovo primjećivanje,
su temeljno ljudske.
07:16
ComputersRačunala don't detectotkriti novelroman patternsobrasci and newnovi behaviorsponašanja,
157
420417
3117
Računala ne raspoznaju nove uzorke ili
ponašanja,
07:19
but humansljudi do. HumansLjudi, usingkoristeći technologytehnologija, testingtestiranje hypotheseshipoteze,
158
423534
3235
ali ljudi da. Ljudi, koristeći
tehnologiju, testirajući hipoteze,
07:22
searchingu potrazi for insightuvid by askingtraži machinesstrojevi to do things for them.
159
426769
4620
tražeći uvide traženjem strojeva da urade
nešto za njih.
07:27
OsamaOsama binkanta LadenNatovaren was not caughtzatečen by artificialUmjetna intelligenceinteligencija.
160
431389
2320
Osamu bin Ladena nije uhvatila
umjetna inteligencija.
07:29
He was caughtzatečen by dedicatedposvećen, resourcefulsnalažljiv, brilliantsjajan people
161
433709
2553
Uhvatili su ga predani, snalažljivi,
genijalni ljudi
07:32
in partnershipspartnerstva with variousraznovrstan technologiestehnologije.
162
436262
4269
u partnerstvu s raznim tehnologijama.
07:36
As appealingprivlačan as it mightmoć soundzvuk, you cannotNe možete algorithmicallyalgorithmically
163
440531
2818
Koliko god zvučalo primamljivo, ne možete
algoritamski
07:39
datapodaci minerudnik your way to the answerodgovor.
164
443349
1601
iskopati svoj put do odgovora.
07:40
There is no "Find TerroristTerorist" buttondugme, and the more datapodaci
165
444950
2855
Ne postoji gumb "nađi terorista",
a što više podataka
07:43
we integrateintegrirati from a vastogroman varietyraznolikost of sourcesizvori
166
447805
2302
integriramo iz iznimnog broja izvora
07:46
acrosspreko a wideširok varietyraznolikost of datapodaci formatsformati from very
167
450107
2133
preko širokog spektra formata podataka iz
07:48
disparaterazličit systemssustavi, the lessmanje effectivedjelotvoran datapodaci miningrudarstvo can be.
168
452240
3309
različitih sustava, to kopanje može biti
manje učinkovito.
07:51
InsteadUmjesto toga, people will have to look at datapodaci
169
455549
2024
Umjesto toga, ljudi moraju gledati podatke
07:53
and searchtraži for insightuvid, and as LickliderLicklider foresawpredviđeno long agoprije,
170
457573
3456
i tražiti uvide, i kako je Licklider
davno predvidio,
07:56
the keyključ to great resultsrezultati here is the right typetip of cooperationsuradnja,
171
461029
2685
ključ sjajnih rezultata je prava
vrsta suradnje,
07:59
and as KasparovKasparov realizedshvatio,
172
463714
1524
i kako je Kasparov shvatio,
08:01
that meanssredstva minimizingMinimiziranje frictiontrenje at the interfacesučelje.
173
465238
3031
to znači smanjivati trvenje na sučelju.
08:04
Now this approachpristup makesmarke possiblemoguće things like combingčešljanje
174
468269
2758
Ovaj pristup omogućava stvari poput
pročešljavanja
08:06
throughkroz all availabledostupno datapodaci from very differentdrugačiji sourcesizvori,
175
471027
3386
svih mogućih podataka iz
drugačijih izvora,
08:10
identifyingidentificiranje keyključ relationshipsodnosa and puttingstavljanje them in one placemjesto,
176
474413
2792
prepoznati ključne veze i stavljati ih
na jedno mjesto,
08:13
something that's been nearlyskoro impossiblenemoguće to do before.
177
477205
2928
nešto što je ranije bilo nemoguće izvesti.
08:16
To some, this has terrifyingzastrašujući privacyprivatnost and civilgrađanski libertiesslobode
178
480133
1942
Za neke, ovo ima užasan utjecaj na
08:17
implicationsimplikacije. To othersdrugi it foretellsforetells of an eradoba of greaterviše
179
482075
3410
privatnost i građanska prava. Drugima,
predskazuje doba veće privatnosti
08:21
privacyprivatnost and civilgrađanski libertiesslobode protectionszaštite,
180
485485
1909
i zaštite građanskih prava,
08:23
but privacyprivatnost and civilgrađanski libertiesslobode are of fundamentalosnovni importancevažnost.
181
487394
2936
no privatnost i građanska prava su od
ključne važnosti.
08:26
That mustmora be acknowledgedpriznao, and they can't be sweptswept asideu stranu,
182
490330
2193
To mora biti obznanjeno i ne smiju biti
stavljeni sa strane,
08:28
even with the bestnajbolje of intentsnamjere.
183
492523
2530
čak ni iz najboljih namjera.
08:30
So let's exploreistražiti, throughkroz a couplepar of examplesprimjeri, the impactudar
184
495053
2518
Dakle, istražujmo kroz nekoliko primjera,
utjecaj koji
08:33
that technologiestehnologije builtizgrađen to drivepogon human-computerčovjek-računalo symbiosissimbioza
185
497571
2406
su tehnologije, napravljene da služe
simbiozi računala i čovjeka,
08:35
have had in recentnedavni time.
186
499977
2919
imale u zadnje vrijeme.
08:38
In OctoberTravanj, 2007, U.S. and coalitionkoalicija forcessnaga raidedUpali
187
502896
3416
U listopadu, 2007., SAD i
koalicijske snage su pretresli
08:42
an alal QaedaQaede safesef housekuća in the cityGrad of SinjarSinjar
188
506312
2416
sigurnu kuću Al Qaede u gradu Sinjaru
08:44
on the SyrianSirijski bordergranica of IraqIrak.
189
508728
1934
na sirijskoj granici s Irakom.
08:46
They foundpronađeno a treasureblago troveblago of documentsdokumenti:
190
510662
2376
Našli su bogatstvo dokumenata:
08:48
700 biographicalbiografski sketchesskice of foreignstrana fightersborci.
191
513038
2335
700 biografskih skica stranih boraca.
08:51
These foreignstrana fightersborci had left theirnjihov familiesobitelji in the GulfZaljev,
192
515373
2584
Ti strani borci su ostavili svoje obitelji
u Zaljevu,
08:53
the LevantLevant and NorthSjever AfricaAfrika to joinpridružiti alal QaedaQaede in IraqIrak.
193
517957
3146
Levantu i sjevernoj Africi da bi se
pridružili Al Qaedi u Iraku.
08:57
These recordsploče were humanljudski resourceresurs formsobrasci.
194
521103
1616
Ovi zapisi su formulari kadrovske.
08:58
The foreignstrana fightersborci filledispunjen them out as they joinedspojen the organizationorganizacija.
195
522719
2855
Strani borci su ih ispunjavali kako su se
pridruživali organizaciji.
09:01
It turnsokreti out that alal QaedaQaede, too,
196
525574
1211
Čini se kako ni Al Qaeda
09:02
is not withoutbez its bureaucracybirokratija. (LaughterSmijeh)
197
526785
2597
nije bez birokracije. (Smijeh)
09:05
They answeredodgovorio questionspitanja like, "Who recruitedregrutirani you?"
198
529382
2098
Odgovarali su na pitanja poput:
"Tko te unovačio?
09:07
"What's your hometownrodni grad?" "What occupationokupacija do you seektražiti?"
199
531480
2854
Gdje ti je rodni grad?
Koju poziciju tražiš?"
09:10
In that last questionpitanje, a surprisingiznenađujuće insightuvid was revealedobjavio.
200
534334
3169
U tom zadnjem pitanju otkriven je
iznenađujuć uvid.
09:13
The vastogroman majorityvećina of foreignstrana fightersborci
201
537503
2400
Velika većina stranih boraca
09:15
were seekingtraži to becomepostati suicidesamoubistvo bombersbombaši for martyrdommučeništvo --
202
539903
2400
je htjela biti bombaš samoubojica zbog
mučeništva --
09:18
hugelyiznimno importantvažno, sinceod betweenizmeđu 2003 and 2007, IraqIrak
203
542303
4338
vrlo važno, između 2003. i 2007., u Iraku
se dogodilo
09:22
had 1,382 suicidesamoubistvo bombingsnapadi, a majorglavni sourceizvor of instabilitynestabilnost.
204
546641
4244
1.382 samoubilačkih bombaških napada,
velik izvor nestabilnosti.
09:26
AnalyzingAnalizirajući this datapodaci was hardteško. The originalsoriginali were sheetslistovi
205
550885
2058
Analiza podataka je bila teška. Originali
su bili
09:28
of paperpapir in Arabicarapski that had to be scannedskeniran and translatedpreveo.
206
552943
2742
na arapskom i morali su biti
skenirani i prevedeni.
09:31
The frictiontrenje in the processpostupak did not allowdopustiti for meaningfulznačajan
207
555685
2192
Trvenje u procesu nije dozvoljavalo važne
09:33
resultsrezultati in an operationaloperativan time frameokvir usingkoristeći humansljudi, PDFsPDF-ova
208
557877
3350
rezultate u operativnom vremenu samo
korištenjem ljudi, PDF-ova
09:37
and tenacityustrajnost alonesam.
209
561227
2218
i ustrajnošću.
09:39
The researchersistraživači had to leverpoluga up theirnjihov humanljudski mindsmisli
210
563445
1953
Istraživači su morali poduprijeti svoje
umove
09:41
with technologytehnologija to diveronjenje deeperdublje, to exploreistražiti non-obviousnevidljivi
211
565398
2345
tehnologijom kako bi zaronili dublje,
istražili
09:43
hypotheseshipoteze, and in factčinjenica, insightsuvidi emergedpojavila.
212
567743
3218
ne očite hipoteze i, ustvari,
dobili su rezultate.
09:46
TwentyDvadeset percentposto of the foreignstrana fightersborci were from LibyaLibija,
213
570961
2644
20% stranih boraca je bilo iz Libije,
09:49
50 percentposto of those from a singlesingl towngrad in LibyaLibija,
214
573605
2968
50% njih je iz istog grada u Libiji,
09:52
hugelyiznimno importantvažno sinceod priorprije statisticsstatistika put that figurelik at
215
576573
2450
vrlo važno s obzirom da prijašnja
statistika taj
09:54
threetri percentposto. It alsotakođer helpedpomogao to honebrusiti in on a figurelik
216
579023
2383
broj određuje na 3%. Također je pomoglo u
približavanju
09:57
of risingrastući importancevažnost in alal QaedaQaede, AbuAbu YahyaYahya al-Libial-Libi,
217
581406
2977
osobi rastuće važnosti u Al Qaedi,
Abu Yahya al-Libiju,
10:00
a seniorstariji clericsvećenik in the LibyanLibijski IslamicIslamske fightingborba groupskupina.
218
584383
2631
starijem kleriku u libijskoj islamskoj
borbenoj grupi.
10:02
In MarchOžujak of 2007, he gavedali a speechgovor, after whichkoji there was
219
587014
2664
U ožujku 2007., održao je govor
nakon kojeg se dogodio
10:05
a surgeVal in participationsudjelovanje amongstmeđu LibyanLibijski foreignstrana fightersborci.
220
589678
3466
snažan rast prijava među libijskim
borcima.
10:09
PerhapsMožda mostnajviše cleverpametan of all, thoughiako, and leastnajmanje obviousočigledan,
221
593144
3106
Možda najpametnije od svega, iako najmanje
očito,
10:12
by flippingpreklapanje the datapodaci on its headglava, the researchersistraživači were
222
596250
2073
okretanjem podataka naopako,
istraživači su
10:14
ableu stanju to deeplyduboko exploreistražiti the coordinationkoordinacija networksmreže in SyriaSirija
223
598323
2900
mogli dublje istražiti koordinacijske
mreže u Siriji
10:17
that were ultimatelyna kraju responsibleodgovoran for receivingprimanje and
224
601223
2517
koje su bile odgovorne za prihvat
10:19
transportingprijevoz the foreignstrana fightersborci to the bordergranica.
225
603740
2464
i transport stranih boraca na granicu.
10:22
These were networksmreže of mercenariesplaćenici, not ideologuesideologa,
226
606204
2633
To su bile mreže plaćenika, ne ideologa,
10:24
who were in the coordinationkoordinacija businessPoslovni for profitdobit.
227
608837
2398
koji su u koordinacijskom poslu
bili zbog profita.
10:27
For exampleprimjer, they chargedoptužen SaudiSaudijska foreignstrana fightersborci
228
611235
1904
Na primjer, naplaćivali su
saudijskim borcima,
10:29
substantiallybitno more than LibyansLibijci, moneynovac that would have
229
613139
2199
značajno više nego libijskim, novac koji
10:31
otherwiseinače goneotišao to alal QaedaQaede.
230
615338
2320
bi inače išao Al Qaedi.
10:33
PerhapsMožda the adversaryprotivnik would disruptporemetiti theirnjihov ownvlastiti networkmreža
231
617658
2045
Možda bi protivnici prekinuli
vlastitu mrežu
10:35
if they knewznao they cheatingvaranje would-bebi-biti jihadistsdžihadista.
232
619703
3035
da su znali da varaju buduće džihadiste.
10:38
In JanuarySiječanj, 2010, a devastatingporažavajući 7.0 earthquakepotres struckpogođen HaitiHaiti,
233
622738
3745
U siječnju 2010., razorni potres od 7.0
po Richteru je pogodio Haiti,
10:42
thirdtreći deadliestnajsmrtonosniji earthquakepotres of all time, left one millionmilijuna people,
234
626483
2916
treći najsmrtonosniji potres ikad je
ostavio milijun ljudi,
10:45
10 percentposto of the populationpopulacija, homelessbez krova nad glavom.
235
629399
2584
10% stanovništva, bez krova nad glavom.
10:47
One seeminglynaizgled smallmali aspectaspekt of the overallCjelokupni reliefolakšanje effortnapor
236
631983
3137
Jedan mali aspekt cjelokupnog pokušaja
olakšanja
10:51
becamepostao increasinglysve importantvažno as the deliverydostava of foodhrana
237
635120
2176
je postajao sve važniji kako su hrana i
10:53
and watervoda startedpočeo rollingvaljanje.
238
637296
2160
voda počeli stizati.
10:55
JanuarySiječanj and FebruaryVeljača are the drysuho monthsmjeseci in HaitiHaiti,
239
639456
1458
Siječanj i veljača su suhi
mjeseci na Haitiju,
10:56
yetjoš manymnogi of the campskampovi had developedrazvijen standingstajati watervoda.
240
640914
2942
no mnogi kampovi su bili poplavljeni.
10:59
The only institutioninstitucija with detaileddetaljne knowledgeznanje of Haiti'sHaiti je
241
643856
2122
Jedina institucija s detaljnim znanjem o
11:01
floodplainspoplavnih nizina had been leveledniveliraju
242
645978
1297
poplavnim područjima Haitija je
sravljena sa zemljom
11:03
in the earthquakepotres, leadershiprukovodstvo insideiznutra.
243
647275
3008
u potresu zajedno s vodstvom.
11:06
So the questionpitanje is, whichkoji campskampovi are at riskrizik,
244
650283
2575
Pitanje je koji su kampovi rizični,
11:08
how manymnogi people are in these campskampovi, what's the
245
652858
1921
koliko ljudi ima u tim kampovima, koji je
11:10
timelineKronologija for floodingpoplava, and givendan very limitedograničen resourcesresursi
246
654779
2311
raspored plavljenja i uz vrlo
ograničene resurse
11:12
and infrastructureinfrastruktura, how do we prioritizeprvenstvo the relocationpreseljenje?
247
657090
3384
i infrastrukturu,
kako prioritizirati premještaj?
11:16
The datapodaci was incrediblynevjerojatno disparaterazličit. The U.S. ArmyVojska had
248
660474
2344
Podaci su bili vrlo različiti.
Američka vojska je
11:18
detaileddetaljne knowledgeznanje for only a smallmali sectionodjeljak of the countryzemlja.
249
662818
2929
imala detaljno znanje za samo mali dio
države.
11:21
There was datapodaci onlinena liniji from a 2006 environmentalekološki riskrizik
250
665747
2511
Postoje podaci na mreži s konferencije o
okolišnom riziku iz 2006.,
11:24
conferencekonferencija, other geospatialgeoprostorne datapodaci, nonenijedan of it integratedintegriran.
251
668258
2664
drugi geospacijalni podaci, ništa
nije integrirano.
11:26
The humanljudski goalcilj here was to identifyidentificirati campskampovi for relocationpreseljenje
252
670922
2958
Ljudski cilj je bio prepoznati kampove za
relokaciju
11:29
basedzasnovan on priorityprioritet need.
253
673880
2395
na temelju prioritetnih potreba.
11:32
The computerračunalo had to integrateintegrirati a vastogroman amountiznos of geospacialgeospacial
254
676275
2440
Računalo je trebalo integrirati
iznimnu količinu geospacijalnih
11:34
informationinformacija, socialsocijalni mediamedia datapodaci and reliefolakšanje organizationorganizacija
255
678715
2584
informacija, podataka s društvenih mreža i
podataka organizacije za humanitarnu pomoć
11:37
informationinformacija to answerodgovor this questionpitanje.
256
681299
3480
kako bi odgovorilo na ovo pitanje.
11:40
By implementingprovođenje a superiorsuperioran processpostupak, what was otherwiseinače
257
684779
2415
Primjenjujući superiorni proces,
zadatak
11:43
a taskzadatak for 40 people over threetri monthsmjeseci becamepostao
258
687194
2608
za 40 ljudi kroz 3 mjeseca je postao
11:45
a simplejednostavan jobposao for threetri people in 40 hourssati,
259
689802
3176
jednostavan posao za troje
ljudi u 40 sati,
11:48
all victoriespobjeda for human-computerčovjek-računalo symbiosissimbioza.
260
692978
2628
sve pobjede za simbiozu
čovjeka i računala.
11:51
We're more than 50 yearsgodina into Licklider'sLicklider je visionvizija
261
695606
2054
Više smo od 50 godina u Lickliderovoj
viziji
11:53
for the futurebudućnost, and the datapodaci suggestssugerira that we should be
262
697660
2242
budućnosti, i podaci govore
da bismo trebali biti
11:55
quitedosta exciteduzbuđen about tacklingrješavanju this century'sstoljeća hardestnajteži problemsproblemi,
263
699902
3030
poprilično uzbuđeni oko savladavanja
najtežih problema ovog stoljeća,
11:58
man and machinemašina in cooperationsuradnja togetherzajedno.
264
702932
2947
čovjek i stroj u zajedničkoj suradnji.
12:01
Thank you. (ApplausePljesak)
265
705879
2197
Hvala vam.
12:03
(ApplausePljesak)
266
708076
2505
(Pljesak)
Translated by Igor Pureta
Reviewed by Ivan Stamenkovic

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Shyam Sankar - Data Intelligence Agent
An advocate of human-computer symbiosis, Shyam Sankar looks for clues in big and disparate data sets.

Why you should listen

Shyam Sankar is a Director at Palantir Technologies, a secretive Silicon Valley company where he oversees deployments of the company's core technology, which helps law enforcement teams and corporations analyze giant, unrelated databases for clues to potential ... anything. Palantir technologies has been used to find missing children, to detect banking fraud, and to uncover the Shadow Network, a cyber-spy ring that stooped so low as to hack the Dalai Lama's email.

As part of his work, Sankar thinks deeply about the place where human and machine intelligence meet. While artificial intelligence (AI) is the dominant paradigm, he is an advocate of JCR Licklider's "intelligence augmentation" (IA) approach, where algorithms and brains work together to solve problems.

More profile about the speaker
Shyam Sankar | Speaker | TED.com