Trendovi oko nas - · PDF filerupetina u kojoj se gladni, goli, ovršeni, dužni,...

Preview:

Citation preview

MEGATRENDOVIOKO NAS

ISOD Alumni, 8.7.2017

Ivan Miljan

TRI VELIKA PITANJA

1. Kakve svari jesu?

2. Kako znamo da su takve?

3. Kuda kao takve idu?

KAKO VIDIMO SVOJ SVIJET?

„Ovo je leglo mafijaša. Ovo je koncentracijski logor za svakoga tko ima nešto u glavi. Ovo je rupetina u kojoj se gladni, goli, ovršeni, dužni, bolesni, neškolovani dovijaju kako do kontejnera stići dovoljno brzo da bi u njemu našli plastičnu bocu ili truli ručak.”

„Kako pobjeći iz ovog sranja sigurno je najvažnija [tema danas]. Dobro se snalaze, odlaze u hordama, napuštaju brod koji tone.” – V. Rudan

KAKO MJERIMO „DOBROBIT”?

„Iz mjerenja nacionalnog prihoda teško je moguće išta zaključiti o dobrobiti nacije”

– Simon Kuznets, ekonomist i statističar koji je osmislio mjerenje BDP-a i dobio 1971. Nobelovu nagradu.

• Unatoč ovom upozorenju, „rast BDP-a” postala je osnovna mjera dobrobiti nacije i mantra gotovo svake ekonomske politike u svijetu.

• Ekonomski rast je sredstvo, a ne cilj sam po sebi.

KAKO MJERIMO „DOBROBIT”?

GLOBALNI POGLED: ZDRAVLJE

GLOBALNI POGLED: ZDRAVLJE

GLOBALNI POGLED: ZDRAVLJE

GLOBALNI POGLED: STANDARD ŽIVOTA

GLOBALNI POGLED: EDUKACIJA

GLOBALNI POGLED: EDUKACIJA

A GDJE SMO TU MI?

Very high HD:

- Slovenia

- Croatia

- Montenegro

High HD:

- Serbia (66.)

- BiH (81.)

Total countries:

=188

KORIGIRANO ZA NEJEDNAKOST

UNDP HUMAN DEVELOPMENT INDEX

RAST I RAZVOJ„Rast i razvoj nisu sinonimi.”

„Ekonomski rast nije preduvjet razvoja.”

„Korelacija je iznimno slaba i statistički beznačajna.”

- UNDP, 2010Human Dev. Report

RAZVOJ LJUDI JE FAKTOR BR. 1„Razvoj ljudskih resursa od suštinske je važnosti za razvojni proces. On doprinosi iskorjenjivanju siromaštva i dugoročnom ekonomskom rastu kroz poboljšanja zdravlja, educiranosti i izgradnje ljudskih sposobnosti.”

UČENJE I RAZVOJ SU MEGATRENDOVI

UČENJE O SEBI„Vještine 21.st.”

„Rastvaranje granice

čovjek/okruženje”

„Potraga za sobom i smislom”

UČENJE O PERSONAMA„Diferencijacija, personalizacija i

individualizacija”

„Digitalni otisak i meta-ja”

„Moja digitalna prava i obveze”

ORGANIZACIJSKO UČENJE„70:20:10”

„SDO/DDO”

„Smjena straže”

STROJNO UČENJE„Od data do Big data”

„Digitalna transformacija”

„Podatkovna znanost”

„Ujedinjujući algoritam”

KRITERIJI ZA MEGATRENDOVE

1. Brzina promjena se eksponencijalno povećava

2. Promjene se javljaju simultano u svim perspektivama

U suštini, mi kao pojedinci i kao civilizacija

učimo brže, razvijamo se brže i

mijenjamo svoje okruženje brže

nego ikada do sada.

Toliko brže da već govorimo

o približavanju točki singulariteta.

UČENJE I RAZVOJ SU MEGATRENDOVI

UČENJE O SEBI„Vještine 21.st.”

„Rastvaranje granice

čovjek/okruženje”

„Potraga za sobom i smislom”

UČENJE O PERSONAMA„Diferencijacija, personalizacija i

individualizacija”

„Digitalni otisak i meta-ja”

„Moja digitalna prava i obveze”

ORGANIZACIJSKO UČENJE„70:20:10”

„SDO/DDO”

„Smjena straže”

STROJNO UČENJE„Od data do Big data”

„Digitalna transformacija”

„Podatkovna znanost”

„Ujedinjujući algoritam”

1.UČENJE O SEBI: VJEŠTINE 21. STOLJEĆA

- Učenje o učenju

1.UČENJE O SEBI: VJEŠTINE 21. STOLJEĆA

• Osnovne postavke

(paradigmatsko razmišljanje) +

• Propitivanje kroz feedback

petlju (action inquiry)

1.UČENJE O SEBI:RASTVARANJE GRANICE ČOVJEK/OKRUŽENJE

1.UČENJE O SEBI: RASTVARANJE GRANICE ČOVJEK/OKRUŽENJE

„Nema velike razlike između onoga što može učiniti biološki mozak i što može učiniti računalo. Stoga, u teoriji, računala mogu oponašati ljudsku inteligenciju – i nadmašiti je.

To može dovesti do istrebljenja bolesti i siromaštva i prevladavanja klimatskih promjena. Ali, može dovesti i do našeg uništenja.” – S. Hawking

1.UČENJE O SEBI: POTRAGA ZA SOBOM I SMISLOM

Usred vrtloga promjena, kako mogu živjeti sretno?

I ako se sve tako brzo mijenja, zajedno samnom, tko sam onda uopće „ja”?

UČENJE I RAZVOJ SU MEGATRENDOVI

UČENJE O SEBI„Vještine 21.st.”

„Rastvaranje granice

čovjek/okruženje”

„Potraga za sobom i smislom”

UČENJE O PERSONAMA„Diferencijacija, personalizacija i

individualizacija”

„Digitalni otisak i meta-ja”

„Moja digitalna prava i obveze”

ORGANIZACIJSKO UČENJE„70:20:10”

„SDO/DDO”

„Smjena straže”

STROJNO UČENJE„Od data do Big data”

„Digitalna transformacija”

„Podatkovna znanost”

„Ujedinjujući algoritam”

2.UČENJE O PERSONAMA:DIFERENCIJACIJA…INDIVIDUALIZACIJA

• Telekomunikacije, kolaboracija i društvene mreže

potakle su stvaranje DIGITALNE PERSONE –našeg digitalnog otiska.

• Diferencijacija = klasično razlikovanje skupina persona u odnosu na grupirane interese, potrebe, navike, mogućnosti… (npr. razredi u školi)

• Personalizacija = finije razlikovanje pojedinaca (npr. grupe u razredu)

• Individualizacija = razlikovanje točno određenih pojedinaca (npr. svaki učenik zasebno)

„Residual self image (RSI) is the subjective appearance of a human while connected to the Matrix... ... It is the mental projection, or your digital self." ―Morpheus

OD PRAVILA („NETIQUETTE”)…

…DO PRAVA I OBVEZA

2.UČENJE O PERSONAMA:

DIFERENCIJACIJA… INDIVIDUALIZACIJA

UČENJE I RAZVOJ SU MEGATRENDOVI

UČENJE O SEBI„Vještine 21.st.”

„Rastvaranje granice

čovjek/okruženje”

„Potraga za sobom i smislom”

UČENJE O PERSONAMA„Diferencijacija, personalizacija i

individualizacija”

„Digitalni otisak i meta-ja”

„Moja digitalna prava i obveze”

ORGANIZACIJSKO UČENJE„70:20:10”

„SDO/DDO”

„Smjena straže”

STROJNO UČENJE„Od data do Big data”

„Digitalna transformacija”

„Podatkovna znanost”

„Ujedinjujući algoritam”

3. STROJNO UČENJE: „OD DATA DO BIG DATA”

3. STROJNO UČENJE: DIGITALNA TRANSFORMACIJA

3. STROJNO UČENJE: PODATKOVNA

ZNANOST

3. STROJNO UČENJE:

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Odakle dolazi znanje?

Evolucija

Kultura

Iskustvo

Računala

Većinu svjetskog znanja ubuduće će stvarati i pohranjivati računala.– Yann LeCun, Director of AI Research, Facebook

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

Kako to računala otkrivaju nova znanja? - Prof.dr.sc. Pedro Domingos

Loza ili „pleme” Porijeklo Temeljni algoritam Princip rada

Simboličari

„Symbolists”Logika, filozofija Inverzna dedukcija

Popunjavaju rupe u postojećem znanju,

pronalaženjem nedostajućeg dijela

Vezničari

„Connectionists”Neuroznanost Neuromreža Oponašaju mozak, uče kroz feedback

Evolucionisti

„Evolutionaries”

Evolucijska

biologija

Genetičko

programiranje

Simuliraju evoluciju, uče kroz pokušaje i

pogreške

Bejzovci

„Bayesians”Statistika

Vjerojatnosno

zaključivanje

Sustavno smanjuju neizvjesnost, uče na

temelju vjerojatnosti pretpostavke

Analogičari

„Analogizers”Psihologija

Metoda potpornih

vektora

Opažaju sličnosti između starog i novog,

uče pronalaženjem sličnosti

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Loza „simboličara”

Tom Mitchell Steve Muggleton Ross Quinlan

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

Simboličari: Inverzna dedukcija

Dedukcija Indukcija

Sokrat je čovjek Sokrat je čovjek

+ Ljudi su smrtnici + ?

= ? = Sokrat je smrtnik

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Pronađite biologa na slici

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Loza „vezničara”

Yann LeCun Geoff Hinton Yoshua Bengio

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Vezničari: Umjetni neuroni na temelju bioloških

Konekcionizam je poznatiji pod nazivima

„neuromreže” ili „deep learning”

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Povratna propagacija (eng. Backpropagation)

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Igra Go, 10170

kombinacija

• Gooleov AI (DeepMind) program AlphaGoovladao je igrom 2016.

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Loza „evolucionista”

John Koza John Holland Hod Lipson

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

Evaluacija Selekcija

KrižanjeMutacija

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

Bijelo = 3. Keplerov zakon, trajanje godine planeta ovisno o udaljenosti od Sunca (T = c x √d3)

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Od evoluiranja ponašanja robota do evolucijske robotike

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Loza „Bejzijanaca”

David Heckerman Judea Pearl Michael Jordan

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

A posteriori -

Koliko je vjerojatno da je model točan,

s obzirom na dokaze?

A priori – Koliko vjerujemo da je

poruka spam prije nego vidimo

ikakve dokaze? (cca 80%)

Normalizacijska konstanta

Izglednost - Koliko je vjerojatno da je spam ako ima riječ „Toner”, „FREE”…?

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

• Loza „Analogičara”

Peter Hart Vladimir Vapnik Douglas Hofstadter

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

Svaki je dobar za određenu vrstu posla:

Loza ili „pleme” Problem Rješenje Primjena

SimboličariPopunjavanje

rupa u znanjuInverzna dedukcija Otkrivanje novih lijekova

Vezničari

Pridruživanje

težinskih

faktora

Neuromreža

Prepoznavanje slika, videa, govora, glazbe,

simultano prevođenje, predviđanje burze,

pretraživanje, pozicioniranje oglasa, AlphaGo

EvolucionistiStrukturirano

otkrivanje

Genetičko

programiranje

Razvoj novih uređaja (npr. robota) iz

nasumičnog kombiniranja dijelova

Bejzovci NeizvjesnostVjerojatnosno

zaključivanjeSpam filteri, autonomna vozila

Analogičari SličnostMetoda potpornih

vektora

Preporuke zanimljivih knjiga, filmova, glazbe

(Amazon, Netflix…)

3. STROJNO UČENJE: UJEDINJUJUĆI ALGORITAM

Kućni roboti

Lijek za rak

Svjetski um

360o

individualizirane preporuke

• Mogućnosti univerzalnog algoritma:

UČENJE I RAZVOJ SU MEGATRENDOVI

UČENJE O SEBI„Vještine 21.st.”

„Rastvaranje granice

čovjek/okruženje”

„Potraga za sobom i smislom”

UČENJE O PERSONAMA„Diferencijacija, personalizacija i

individualizacija”

„Digitalni otisak i meta-ja”

„Moja digitalna prava i obveze”

ORGANIZACIJSKO UČENJE„70:20:10”

„SDO/DDO”

„Smjena straže”

STROJNO UČENJE„Od data do Big data”

„Digitalna transformacija”

„Podatkovna znanost”

„Ujedinjujući algoritam”

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE: 70:20:10

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE:70:20:10

Neopipljvo znanje(tacit knowledge) = nekodificiranoznanje stručnjaka u vlastitoj organizaciji.

Google je 75% svog učenja i dijeljenja znanja prebacio u model koji zove “G2G” - Googler-to-Googler.

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE:70:20:10Digitalna transformacija L&D-a

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE:70:20:10

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE:70:20:10

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE: SDO/DDO

Self-Developing

Organizations

ili

Deliberately

Developmental

Organizations

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE: SMJENA STRAŽE

Vjeruju u organizacije… ali očekuju više.

4. ORGANIZACIJSKO UČENJE: SMJENA STRAŽE

UČENJE I RAZVOJ SU MEGATRENDOVI

UČENJE O SEBI„Vještine 21.st.”

„Rastvaranje granice

čovjek/okruženje”

„Potraga za sobom i smislom”

UČENJE O PERSONAMA„Diferencijacija, personalizacija i

individualizacija”

„Digitalni otisak i meta-ja”

„Moja digitalna prava i obveze”

ORGANIZACIJSKO UČENJE„70:20:10”

„SDO/DDO”

„Smjena straže”

STROJNO UČENJE„Od data do Big data”

„Digitalna transformacija”

„Podatkovna znanost”

„Ujedinjujući algoritam”

Recommended