Overleven in een wereld die razendsnel verandert.
Die steeds complexer wordt

Technologie ontwikkelt zich exponentieel. Er wordt veel gefantaseerd over de positie van de mens tussen zijn technologische produkten. Kunstmatige intelligentie (AI) staat op het punt het menselijk denken voorbij te streven.
Robotisering neemt taken over. Daaruit voortkomende productiviteitsverhoging zet arbeidskrachten buiten spel voordat alternatieven gevonden zijn.

De wereld verandert snel. Veel ontwikkelingen zijn niet bij te houden. Zijn technologisch van aard en volgen de wet van Moore: aantal transistors in een geïntegreerde schakeling verdubbelt elke twee jaar, door de technologische vooruitgang. Gold tot  2011.

Ze zijn vaak niet te begrijpen. Er zijn in grote lijnen twee soorten ontwikkelingen waar je mee te maken hebt , (1) innovaties die zich op afstand, in je stratosfeer afspelen (2) ontwikkelingen die gebeuren in een maalstroom waarin jij ongewild wordt meegesleurd.

Early adaptors
De pioniers hebben geen probleem met die exponentiële groei, in ieder geval niet op hun eigen speelveld. Zij zijn instigator van nieuwe ontwikkelingen, hebben een open geest. Accepteren de wereld niet zoals die is. Willen voortdurend veranderen. Hun grensverleggende ‘drive’ wordt uitstekend verwoord door Steve Jobs, zie zijn uitleg op YouTube.

Volgers
Naast die pioniers en ‘early adaptors’, heb je de volgers en de achterblijvers, waarvan sommigen zich zelfs verzetten, met de hakken in het zand.
De volgers, de grootste groep, hebben wel moeite de sneltrein te volgen, om van de achterblijvers maar niet te spreken.
Zij worden overspoeld met nieuwe zaken en vreemde termen, die zij niet begrijpen. Een tsunami van innovaties. Liever willen ze in hun comfortzone blijven. De vraag is echter of ze die nieuwigheden moeten begrijpen. Als die van directe invloed zijn op hun leven, worden ze vaak vanzelf meegesleurd in de maalstroom.

Stratosfeer
Voorbeelden van de stratosferische, ver van hun bed, ontwikkelingen zijn:
Blockchain, bitcoin, agile, fragility, machine learning, deep learning, cryptotrading, internet of things, Uber, AirBnB, big data, dark data, augmented reality, robotisering, crowdfunding, crowdsourcing, fintech, cloud computing.
Ze houden die doorgaans op afstand, maar begrijpen doen ze die niet, tenzij ze een aanleiding vinden om zich erin te verdiepen. Dat kan een directe reden zijn of de angst iets te missen. De ‘fear of missing out‘ (fomo)).

Maalstroom
Een paar voorbeelden van ontwikkelingen in de maalstroom.
Geld
In oude tijden werd het loon aan het eind van de maand uitbetaald door de boekhouder. Je kreeg een loonzakje met daarin een loonstrook en wat flappen en munten.
Dat werd vervangen door een loonstrook per post en betaling via de bank.
Aan de balie van de bank kon je geld opnemen.
Loonstrook per post werkt ook nog totdat ook daar MijnOverheid zich ermee gaat bemoeien. Kontanten worden, in steeds mindere mate, gepind. Het merendeel van de betalingen wordt met het pasje gedaan of met de smartphone, Swishen. Binnenkort leven we in een cashloze maatschappij. Zweden is al zover. Geen aanpassingsproblemen, de maalstroom neemt je geleidelijk aan mee.

Tijdschriften
In de tijdschriftenwereld werden in de oude tijd manuscripten handgeschreven ingeleverd. De schrijfmachine deed z’n intrede. Een handzetter in een grijze stofjas zette een manuscript vervolgens letter-voor-letter om en klemde de regels in een raam waarvan een matrijs werd gemaakt. Daarvan werd een drukvorm gegoten. Proefdrukken, correcties, praat me daar niet van. De handzetter werd vervangen door de Intertype regelzetter. De computer deed z’n intrede, gelijktijdig de lithografie. Vervolgens het laserprinten en tegelijkertijd het online tijdschrift. De tijdschriftenmaker is meegevoerd met de maalstroom. Geen weerstand.

Nog meer maalstroom fenomenen: Communicatie (van brief tot e-mail), Geluid (van plaat tot Spotify), Film ( van 8 mm tot smartphone), Fotografie (van 6×9 film tot smartphone).

Regels
Donald Sull en Kathleen Eisenhart schrijven in hun boek “Simple Rules. How to thrive in a complex world” dat een set eenvoudige regels je omgeving kan decomplexeren, als het ware ontwarren. In het geval van die snelle ontwikkelingen die je niet of met moeite kan bijhouden zouden dat de volgende regels kunnen zijn.
1. Stel vast of die ontwikkeling relevant voor je is.
2. Zo niet, zet ‘m dan op je zwarte lijst.
3. In een volgend geval, breek je hoofd er niet meer over.

Relevantie
De hoofdvraag is mòet je het weten of begrijpen? Je kan immers ook in een autorijden zonder dat je weet hoe die hybride accu van je werkt.
Je moet dus de relevantie vaststellen. Dat kan ondermeer door jezelf over een bepaalde ontwikkeling de volgende vragen te stellen:
* Wat gebeurt er als ik  niet weet waarover het gaat?
* Schaadt ik mezelf als ik het niet begrijp?
* Leef ik beter als ik het wel begrijp?
* Kan ik voort zonder het te weten?
* Is het een probleem als ik over die ontwikkeling  zeg ‘so what’ ?

Efficiënt systeem
Trek een parallel met de efficiency van ons visuele systeem. Daarover schrijft Stefan van der Stigchel in zijn boek “Zo werkt aandacht. Opvallen, kijken en zoeken in een wereld vol afleiding” het volgende : “Systemen die weinig energie verbruiken zijn evolutionair in het voordeel. Een zuinig systeem betekent dat energie die niet nodig is, beschikbaar is voor andere systemen. Het visueel systeem is zo’n zuinig systeem. Alle beelden vallen op het netvlies, maar alleen de informatie die relevant voor je is, wordt verder verwerkt”.

Transparante wereld
Decomplexeer de wereld om je heen. Een wereld die als een bloemkool groeit. Ik was ooit een ‘early adaptor’. Introduceerde de Mac in 1985 bij Stam Tijdschriften. Maar Blockchain en Bitcoin? Die laat ik nu links liggen.
Hoewel, als ik vanuit m’n ooghoek kijk, ik heb wel een kans gemist. Mezelf misschien toch geschaad?
Bitcoin Januari 2013 koers $ 13, vorige week $ 4.680.
Misschien moet ik mijn filter bijstellen en sommige zaken toch wel in de gaten houden. Als ik in januari 2013 $ 1.300 had geïnvesteerd, had ik vorige week $ 468.000 kunnen ‘cashen’.
So what?
Trouwens, de bitcoin is het beste voorbeeld van een zeepbel, volgens de Amerikaanse econoom en Nobelprijswinnaar (2013) Robert Shiller.

Edwin Kisman
edwinkisman@gmail.com

 

Dark data,
de onderkant van een ijsberg

Big Data is het “buzz word” van vandaag. Haar horizon lijkt in het oneindige te liggen. Slimme algoritmes moeten waardevolle informatie uit de grote hoop halen.

 

 

“We gaan nu naar een webervaring die één-op-één gepersonaliseerd is. Big data en slimme algoritmes maken het mogelijk” aldus Tjeerd Brenninkmeijer in de nieuwsbrief van Frankwatching.

Big Data: Onvolledig

Dat lukt maar ten dele want  ongestructureerde data blijft buiten het bereik van de huidige ontsluitingssoftware. En dat is een groot deel van de ‘Big Data’, die bestaat uit informatie die een bedrijf verzamelt en ook genereert.

Naar schatting 20% is toegankelijk, de rest niet. De rest is ‘Dark Data’.
Zonde dat maar zo weinig van het activum bedrijfsinformatie bruikbaar is. Dood geld.

 

Dark Data: Onzichtbaar

Zo’n 80%  van het activum blijft ongebruikt omdat het niet doorzoekbaar is. Het is als een ijsberg waarvan slechts een deel boven water uitsteekt.
Die metafoor kwam bij me op toen ik las dat Apple onlangs voor $ 200 mln het bedrijf Lattice heeft overgenomen. Wat doet Lattice en wat beweegt Apple?

Software: DeepDive structureert

Het grootste deel van de informatie die wij produceren, ‘dark data’, is ongestructureerd (tabellen, figuren, beeld en ook teksten) en is dus ontoegankelijk voor de gebruikelijke zoeksystemen van databanken.
Lattice maakt gebruik van een technologie, (DeepDive) om die te structureren (SQL tabellen), in een database te zetten en dus toegankelijk te maken. Mede door middel van ‘machinelearing ‘ die ook ingezet kan worden bij het trainen van AI-systemen.
Dat laatste zou, volgens zeggen, wel eens de insteek van Apple kunnen zijn: met grote hoeveelheden data kunnen ze hun digitale assistent Siri nog slimmer maken. Lattice zou ook al met andere technologiebedrijven hebben gepraat die een AI-assistent hebben, zoals Amazon en Samsung.
Apple zelf onthult overigens niet wat haar beweegredenen zijn.
“Apple buys smaller technology companies from time to time and we generally do not discuss our purpose or plans”.

Lattice
Lattice werd in 2015 opgericht. Ze hebben sindsdien 20 miljoen dollar investeringsgeld binnengehaald. De belangrijkste personen van het bedrijf zijn Christopher Ré (hoogleraar aan Stanford University), Michael Cafarella, Raphael Hoffmann en Feng Niu. Zij commercialiseerden het DeepDive-systeem dat ontwikkeld is aan Stanford.

Hardware: the Machine, supersnel met een yotta geheugen

Ongetwijfeld zal de zojuist aangekondige  computer van Hewlett PackardThe Machine” een steentje bijdragen aan het toegangkelijk maken van ‘dark data’.
Een prototype van de computer die sinds 2014 in ontwikkeling is werd vorige week onthuld. Speciaal ontworpen voor de ‘big data era’. Het prototype heeft een geheugen van 160 terabyte (TB) dat kan worden uitgebreid tot 4.096 yottabyte ( YB, tien tot de 24ste byte), genoeg om 250.000 maal alle data die nu op de wereld bestaat te bevatten. Het ‘operating system’ is gebaseerd op Linux.
The Machine is niet alleen groot maar ook razendsnel.

 

Ying en Yang

The Machine en Deep Dive een koppel dat Dark Data in de toekomst zal weg doen smelten. Wat blijft er dan nog over van de metafoor?
Een ijsberg die op het water danst.

Edwin Kisman