Láncreakció

A Láncreakció podcast első születésnapját a készítők olyan beszélgetéssel ünnepelték, amelyben kevés volt az adattudomány, de sok a visszaemlékezés, merengés, ígérgetés és összehasonlítás. Ebben segített az IAB Hungary 2021-es podcast kutatása, amelyhez jó volt hozzámérni a Láncreakció első évét is.

Itt az országgyűlési választás, mi pedig azt vizsgáljuk, életképes-e még egyáltalán a politikai (és akár a marketing) közvéleménykutatás intézménye? Az ihletet most Tóka Gábor, a választói magatartás és választási rendszerek kutatójának cikke adta, amely a Vox Populi blogon jelent meg és azt járta körül, mekkora is valójában az a bizonyos, híres 3,1%-os hibahatár. Ennek kapcsán megmagyaráztuk ennek a hibahatár-értéknek a keletkezését, kritikáját és értelmezési kereteit, a közvéleménykutatások kognitív környezetből eredő hibáit, valamint az adatfelvétel újkori kihívásait és akadályait is. Utóbbihoz idéztük a Pew Researchnél megjelent cikket is.

Előd egy szuszra olvassa a költők életművét, Gyula a filozófia vizsgán Stanisłav Lem regénye segítségével szerez ötöst, Gyuri pedig a fizika helyett a zenét nevezi meg kedvenc humán területeként. Felbukkant a beszélgetésben A prímszámok zenéje című könyv, és benne a sztori Bernhard Riemann német matematikusról, aki állítólag talált egy megoldást a prímszámok eloszlásának rejtélyére, de publikáció előtt meghalt és a takarítónő kidobta a papírt, amin a megoldás szerepelt. Ugyanitt bukkant fel a nagy Fermat-sejtés szélére firkantott megjegyzés és a párbajban ifjan elhunyt Évariste Galois matematikus is. A mai témához inspirációt szolgáltató cikk arról szólt, hogyan használták a lovagkor irodalma felbecsléséhez a nyúlpopulációt is mérni képes Chao1 modellt. Ennek kapcsán beszéltünk a hiányzó adatok pótlásáról, az itt szóba jöhető statisztikai algoritmusok felhasználási területeiről, valamint arról a videóról, ami elképzeli, mit tudnak majd a zenetörténészek 3000-ben a Beatlesről.

A résztvevők vallanak James Bondhoz való viszonyukról, de csak azért, mert névegyezés van az MI6 ellátmányos osztály főnöke és az összeesküvés-elméleteket terjesztő (egyebek mellett a Pizzagate propagálása kapcsán elhíresült) amerikai mozgalom - a QAnon -  alapítója között. Utóbbit most buktatták le svájci és francia kutatók a stilometria módszerei segítségével. Ugyanez a megközelítés segített kitalálni, hogy a Harry Potter szerzője, J. K. Rowling bújik meg a Robert Galbraith írói álnév mögött is. Szintén szövegelemzés az alapja a Flesch-Kincaid olvashatósági teszteknek. Második témánk egy magyar akadémiai kutatás, ahol a vezetéknevek és a társadalmi mobilitás összefüggéseit kutatták a matematikai statisztikát híva segítségül.

Elveszi-e a póker varázsát, ha szoftver is segíti a játékosok fejlődését? Egyáltalán, mit kell fejlődni egy szerencsejátékban, ahol az nyer, akinek nagyobb értékű a véletlenszerűen húzott lapja? Miről szól valójában a Texas hold'em, ha nem a lejátszásról? Mik a stratégiák, mit tud ehhez hozzátenni a mesterséges intelligencia és végül miért lesz mégis érdekes akár a gép ellen is játszani? A New York Times cikke (How A.I. Conquered Poker) nyomán elmondott alapos szabályismertető közben ezekre a kérdésekre is igyekeztünk választ találni.

Mennyiben működnek az előrejelzések, megváltozott-e a világ annyira, hogy nem lehet megjósolni, mi fog történni? Ha csupán egy-egy ember döntésén múlnak az események, akkor ezt nem lehet statisztikailag előrejelezni. Mindez az orosz-ukrán háború kapcsán került elő, de aztán inkább azt vizsgáltuk meg, mi lehet az IBM Watson Health eladása mögött és hogy függ ez össze a nagy cégek innovációs képességével? Közben megemlítettük a The Decline of IBM című dokumentumfilmet, a Kyndrylt, valamint a könyvajánlónak is beillő cikket, aminek címe Innovation is slowing down—and Big Tech is to blame.

A Facebook kapcsán sokszor elhangzik mostanában a metaverzum kifejezés, holott a legtöbb nagy techcég ugyancsak építi a kapcsolódó saját projektjét. Ugyanakkor nem biztos, hogy mindnyájan ugyanazt értjük alatta, ezért érdemesnek gondoltuk egy egész adást szentelni a témakörnek. És milyen jól tettük! Előkerültek olyan kérdések, hogy vajon egy Messenger-beszélgetés vagy a Second Life vagy a Fortnite is metaverzum-e, hogy a Meta Horizon Worlds-e az egyetlen próbálkozás, hogy mi az a cyberspace és hogy helyettesítheti a metaverse-t a Wired cikke szerint? Szóba került a Terminator vision és a Westworld sorozat, valamint egy Black Mirror epizód. Emlegettük a Minecraftban merényletet tervező orosz tiniket, a Horizon Worldsben zaklatott nőt és ennek jogi megítélését, előkerült Erich von Däniken A jövő emlékei című könyve és Várkonyi Nándor Sziriat oszlopai kötete, sőt Előd megidézte a Bibliát (Mózes 2. könyve, 34/17.) is. Végül szó esett a Facebook részvényárfolyamáról, Peter Thiel távozásáról az igazgatótanácsból és a TikTok koráról is.

Kishírek a nagyvilágból? Majdnem, de inkább mégiscsak egy téma körül forogtunk: az emberi agy másolásánál. Elsőként arról beszéltünk, hogyan próbálták meg egy szitakötő agyának működését neurális hálóval modellezni, és hogy mennyivel egyszerűbb ez az embernél. Aztán szóba került a svéd anyag terve, amivel milliószor hatékonyabb chipekkel lehet majd szimulálni az agyműködést. Végül a DeepMind új bejelentésével foglalkoztunk, miszerint az AlphaCode MI félszáz programozóversenyen indult és az emberi indulók felénél jobban teljesített. Vagy sem.

Ma már nem csak grafikust, zenészt vagy szövegírót bérelhetünk apróbb projektekre, hanem adattudóst is. A freelancer platformok és a Kaggle mellett a felhőalapú megoldások tették lehetővé, hogy a kezdő elemzők céges háttér nélkül is szerezhessenek tapasztalatot ezen a területen. Kérdés, hogy amit ezekben a projektekben tapasztalnak, felkészíti-e őket a klasszikus projektekre? Eheti kulcsszavak: Uber, Travis Kalanick, Bolt, AirBnB, gig economy, hályogkovács, Kaggle, Fiverr, Upwork, Toptal, Amazon Mechanical Turk.

Egy Forbes.com cikk nyomán arról beszélgettünk, miért értelmetlen az adatelemzési projektek 95%-a, mikor lesz következménye az üzleti folyamatokban az elemzés megállapításainak, kihagyható-e a területet mélységében ismerő szakember tudása a projektből és miért az a legnagyobb bosszú egy konok megrendelő esetén, ha pontosan azt csináljuk, amit ő mond?