Hogyan építettem egy információs időgépet?

Képzeljék, hogy a Facebookon szörfölnek ... a középkorban. És ez nem is annyira távoli, mint ahogy elsőre hangzik! Szórakoztató és érdekes előadásában a kutató és mérnök Frederic Kaplan bemutatja a Velencei Időgépet, egy projektet, amely 80 kilométernyi írásos feljegyzés digitalizálásával elkészíti Velence 1000 éves történetének történelmi és földrajzi szimulációs modelljét. (TEDxCaFoscariU felvétele.)

Ez itt egy kép a Földről.

Nagyon hasonlít ahhoz, amit a jól ismert

Apollo-képeken láthatunk.

De ez itt valami más;

rá lehet kattintani,

és ha rákattintunk,

a Föld bármelyik helyére ráközelíthetünk.

Ez például az EPFL egyetem [Lausanne, Svájc]

madártávlatból.

Sokszor még azt is megnézhetjük,

hogy festenek az épületek a szomszédos utcából.

Lenyűgöző!

De valami mégis hiányzik ebből a csodálatos utazásból.

Ez a valami: az idő.

Nem tudhatjuk, mikor készült ez a felvétel.

Még abban sem lehetünk biztosak, hogy ugyanakkor,

amikor a madártávlati kép.

Mi, a laboratóriumunkban olyan eszközöket fejlesztünk,

melyekkel nem csak a térben,

de az időben is barangolhatunk.

Olyan kérdésekre keressük a választ, mint:

Lehetne-e olyasvalamit építeni,

mint mondjuk egy múltbeli Google Maps?

Lehetne egy csúszkát tenni a Google Maps-re,

amivel az évszámot változtatva

láthatnánk, hogy nézett ki a terület 100 évvel,

1000 évvel ezelőtt?

Lehetséges ez?

Lehetne rekonstruálni a múlt közösségi hálózatait?

Tudnánk egy középkori Facebookot készíteni?

Vagyis: tudnánk-e időgépeket építeni?

Lehet, hogy elintézzük ennyivel: "Nem, ez lehetetlen."

De az is lehet, hogy megvizsgáljuk a kérdést az információ oldaláról.

Itt van egy ábra, amit én csak
információs gombának nevezek.

A függőleges tengelyen az idő,

a vízszintesen pedig az elérhető
digitális információ mennyisége.

Nyilvánvaló, hogy a legutóbbi 10 évből
rengeteg információval rendelkezünk.

És nyilván, ahogy haladunk az időben visszafelé,
ez a mennyiség egyre csökken.

Ha fel akarjuk építeni a letűnt korok Google Maps-ét

vagy Facebookját,

akkor ezt a teret ki kell tágítanunk,

egyre inkább téglalapszerűvé kell alakítanunk.

Hogyan csináljuk ezt?

Az egyik módszer a digitalizálás.

Rengeteg anyag áll rendelkezésünkre --

újságok, sok ezernyi nyomtatott könyv.

Én mindezeket digitalizálni tudjuk.

Ki tudjuk vonni belőlük az információt.

Persze nyilván, minél messzebbre megyünk vissza,
annál kevesebb az információnk.

Tehát lehet, hogy ez nem elégséges.

De megtehetjük, amit a történészek is csinálnak.

Bevethetjük az extrapolálás technikáját.

Ezt a számítástudományban szimulációnak nevezzük.

Ha nézünk például egy hajónaplót,

akkor feltételezhetjük, hogy ez nem csak egy

velencei kapitány naplója egy konkrét utazásról.

Tekinthetjük úgy is, hogy ez egy hajónapló,

ami az adott kor számos hajóútját reprezentálja.

Tehát extrapolálást végzünk.

Ha van egy festményünk egy épület homlokzatáról,

akkor úgy is tekinthetjük, hogy ez nem
csak egy bizonyos épület,

hanem valószínűleg magán viseli olyan

épületek jegyeit, amelyekről nincs információnk.

Ha tehát időgépet akarunk készíteni,

két dologra van szükségünk.

Hatalmas archívumokra,

és kiváló szakemberekre.

A Velencei Időgép projekt,

amiről beszélni fogok önöknek,

az EPFL és a velencei Ca'Foscari Egyetem

közös projektje.

Velencének van egy különös sajátossága,

mégpedig az, hogy város vezetése

mindig rendkívül bürokratikus volt.

Mindenről nyilvántartást vezettek,

akárcsak a Google napjainkban.

Az Állami Levéltárban

80 kilométernyi régi irat

dokumentálja a velencei élet

több mint 1000 éves történetét.

Nyoma van benne minden induló

és minden érkező hajónak.

A városon végrehajtott minden változtatásnak
nyoma van itt.

Ez mind, mind ott van.

Most indítunk útjára egy 10 éves digitalizálási programot,

aminek a célja átalakítani

ezt a hatalmas archívumot

egy óriási információs rendszerbe.

A cél eléréséhez naponta

450 könyvet kell digitalizálnunk.

A digitalizálás azonban természetesen nem elégséges,

mert ezeknek a dokumentumoknak

a nagy része latin, toszkán,

vagy velencei dialektusban íródott,

ezért bizonyos esetben át kell őket írni,

máskor fordításra,

vagy indexelésre is szükség van,

és ez nyilvánvalóan nem egyszerű feladat.

Például, egy hagyományos optikai
karakterfelismerő módszer,

ami remekül működik nyomtatott iratok esetén,

az kézzel írott dokumentumokra nem igazán jó.

A probléma megoldásához egy másik tudományterületet,

a beszédfelismerést hívtuk segítségül.

Ez egy olyan terület, ami lehetetlennek tűnik,

amelyen csak további korlátozások

árán juthatunk előre.

Fontos, hogy mennyire jó a modellünk

a használt nyelvről,

mennyire jól modelleztük a dokumentumot,

és mennyire jól strukturáltak a dokumentumok.

És ezek itt hivatali dokumentumok.

Az esetek többségében jól strukturáltak.

Ha ezt a hatalmas archívumot
kisebb halmazokra bontjuk,

ahol a halmazokat valami közös
tulajdonság fogja össze,

akkor van remény a sikerre.

Ha elértük ezt az állapotot, akkor jöhet
a következő lépés:

a dokumentumokból eseményeket tudunk kinyerni.

Legalább 10 milliárd esemény

nyerhető ki ebből az archívumból.

És ebben az óriási információs rendszerben

többféle módon lehet keresni.

Feltehetünk olyan kérdéseket, hogy:

"Ki volt ennek a palotának a lakója 1323-ban?"

"Mennyibe került a tengeri keszeg a Rialto piacon

1434-ben?"

"Mennyi volt a fizetése

egy muranói üvegkészítőnek

mondjuk egy évtizeddel később?"

De ennél bonyolultabb kérdéseket is feltehetünk,

mert minden szemantikailag kódolva lesz az anyagban.

Aztán mindezt elhelyezhetjük a térben,

mert az információk nagy részének térbeli dimenziója is van.

Ezekből aztán képesek leszünk

rekonstruálni ennek a városnak a rendkívüli történetét,

amely képes volt több mint ezer éven keresztül

fenntartható módon fejlődni,

folyamatosan megőrizve az egyensúlyt

önmaga és környezete között.

Rekonstruálhatjuk ezt a történetet,

és többféle módon is megjeleníthetjük.

De természetesen nem érthetjük meg Velencét,
ha csak magát a várost nézzük.

Mindezt egy tágabb, európai kontextusba kell helyezni.

A következő ötletünk, hogy az európai léptékben

történt dolgokat is dokumentáljuk.

Azt is rekonstruálhatjuk,

ahogy a velencei tengeri birodalom

fokozatosan átvette az uralmat
az Adriai-tenger fölött,

és hogy vált korának legerősebb

középkori birodalmává,

amely ellenőrzése alatt tartotta
a keletről délre irányuló

tengeri útvonalak többségét.

De más dolgokra is lehetőségünk nyílik,

mert ezek a hajózási útvonalak

szabályos mintákat követnek.

Még egy lépéssel tovább mehetünk,

és készíthetünk egy szimulációs rendszert,

egy földközi-tengeri szimulátort,

ami képes rekonstruálni

a még a hiányzó információt is,

és amivel olyan kérdésekre kaphatunk választ,

mint ha volna egy korabeli útvonaltervezőnk.

"Ha Korfun vagyok 1323 júniusában,

akkor hol találok egy hajót,

amivel Konstantinápolyba tudok utazni?

Ezt a kérdést valószínűleg két-három napos

pontossággal meg tudjuk válaszolni.

"Mennyibe fog ez kerülni?"

"Mi az esélye annak, hogy
kalózokkal találkozunk az úton?"

Természetesen, ahogy önök is láthatják,

ezeknek a projekteknek az a legnagyobb tudományos kihívása,

hogy hogyan osztályozzuk, számszerűsítsük és jelenítsük meg

a folyamat lépéseinél a bizonytalanságot és következetlenségeket.

Mindenfelé hibákba botlunk

a dokumentumokban: hibás a kapitány neve,

egyes hajók soha nem hagyták el a kikötőt.

Vannak fordítási hibák, félreértelmezések,

és hogyha mindezt algoritmikus úton kezdjük feldolgozni,

akkor újabb hibák jelennek meg a felismerésben,

a kivonatolásban.

A végeredmény pedig:
nagyon-nagyon bizonytalan adatok.

De hogyan tudnánk felismerni és kijavítani
ezeket az inkonzisztenciákat?

Hogyan tudnánk valahogy ábrázolni
ezt a fajta bizonytalanságot?

Hát ez nem egyszerű. Az egyik megoldás,

hogy a folyamat minden lépését dokumentáljuk,

nem csak a történeti információ kódolását,

hanem az ún. történeti meta-információkat is,

vagyis azt, ahogy ezeket a történeti ismereteket felépítjük,

dokumentálva minden lépést.

Ez nem garantálja, hogy valóban egy konkrét

velencei történetet fogunk megtalálni,

de valószínűleg képesek leszünk rekonstruálni

egy lehetséges, dokumentált velencei történetet.

Lehet, hogy nem létezik egyetlen konkrét térkép.

Lehet, hogy több térkép van.

A rendszernek meg kell engednie ezt,

mert itt egy újfajta bizonytalansággal állunk szemben,

ami egy új jelenség az ilyen giga-adatbázisok esetén.

De hogyan tudjuk eljuttatni ennek az új kutatásnak az eredményét

egy széles közönséghez?

Nos, Velence ebből a szempontból is különleges.

Az évente ide látogató sokmilliónyi turistával,

az egyik legkiválóbb hely arra,

hogy megpróbáljuk megalkotni a jövő múzeumát.

Képzeljük el, hogy vízszintesen látjuk egy

bizonyos év rekonstruált térképét,

függőlegesen pedig azt a dokumentumot,

ami a rekonstrukció alapjául szolgált,

például festményeket.

Képzeljünk el egy olyan fantasztikus rendszert, amivel

egy tetszőleges évbe visszautazva,
rekonstruálhatjuk az akkori Velencét.

és ezt az élményt meg tudjuk osztani egy csoporton belül.

Vagy fordítva, képzeljük, hogy egy dokumentumtól,

mondjuk egy velencei kézirattól elindulva,

be tudjuk mutatni, mit tudunk felépíteni belőle,

hogyan fejtjük vissza,

hogyan rekonstruáljuk keletkezésének környezetét.

Ez itt egy kép egy kiállításról,

amit Genfben építettünk fel

ezzel a fajta rendszerrel.

Összefoglalva tehát, elmondhatjuk,

hogy a humán kutatások terén valami

olyan fejlődés előtt állunk, mint amilyennek

az orvostudományban voltunk tanúi 30 évvel ezelőtt.

Csak a mértéke a kérdés.

Olyan projektek jelennek meg, melyek mérete

messze meghaladja egyetlen kutatócsoport kapacitásait,

és ez új jelenség a humán tudományok számára,

amelyekre eddig inkább a kis, néhány fős

kutatócsoportokban végzett munka volt jellemző.

Ha ellátogatnak az Állami Levéltárba, rájönnek,

hogy ez a munka messze túlmutat egyetlen csapat képességein,

és hogy itt közös, összehangolt erőfeszítésre van szükség.

Tehát ennek a paradigmaváltásnak az előmozdítása érdekében

ösztönöznünk kell a "digitális humanisták"

új generációjának kialakulását,

akik készek lesznek erre a változásra.

Köszönöm a figyelmet!

(Taps)