Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 1. Älykäs WWW Totuus vai Todellisuus - tutkimuksen haasteet Heikki Hyötyniemi

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 2. Älykäs WWW Sisältöä!  Perinteinen IT-työn ongelma: tekniikkaa kehitetään, sisältö unohdetaan?  Case-esimerkki: teknis-matemaattisen tutkimus- ja kehitystyön tarpeet ja haasteet tulevaisuuden tietoverkolle

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 3. Älykäs WWW Verkko tutkimuksen apuna  Verkon vaikutukset tieteentekoon yleensä  reaaliaikainen kommunikointi  tietokannat ja elektroniset julkaisut  hakukoneet ja hyperdokumentit  Kuinka verkko voisi muuttaa itse tieteen sisältöä (matemaattis-teknisellä alalla)?... Kun nyt edes kaavat voisi kirjoittaa HTML-kielellä!

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 4. Älykäs WWW Tiede tänään?  Kuhnin paradigmat  Kehityksen kulku: teesi – antiteesi – synteesi Voisi kuvitella että synteesejä voidaan löytää helpommin kommunikointivälineiden kehittyessä?

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 5. Älykäs WWW Kuitenkin – nykyisin ei tehdä synteesejä!  On helpompi tehdä uutta kuin sovittaa vanhaan – tiede pirstoutuu  Koulukuntien erot kasvavat  ”Markkinamiehet” voivat mainostaa tutkimustaan tehokkaasti verkossa  Hype-vetoinen tutkimus

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 6. Älykäs WWW Kuinka verkko voisi muuttua asioiden sekoittajajasta kokonaisnäkemyksen haun työkaluksi? Kuinka kone voisi eliminoida ”roskaväitteet”? Semantiikka -> Sensuuri!

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 7. Älykäs WWW ”Semanttinen WWW”  Semantiikka ilman tulkitsijaa? Mekanisoitu ymmärrys?  Tekoälyn ikiaikainen haaste!

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 8. Älykäs WWW Kuitenkin erityistapauksissa

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 9. Älykäs WWW  Matematiikassa yhteys datan ja käsitteiden välillä on yksikäsitteinen  Matematiikka on kuitenkin syntaktista ilman semanttisia tulkintoja  Paradoksi: periaatteessa laskennan merkitys on täysin määrätty, mutta toisaalta ei mitään sidottua merkitystä!?

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 10. Älykäs WWW M. Eigen: ”Teoria on tosi tai epätosi. Näiden lisäksi malli voi olla relevantti tai irrelevantti”.  Matematiikka ei tarkasti kuvaa reaalimaailmaa, ja voidaan tehdä epäkurantteja abstrahointeja

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 11. Älykäs WWW Sovellettu matematiikka  Tekninen tutkimus soveltaa puhtaan matematiikan tuloksia  Sovelluskohteen merkityssisällöt mukana datan tulkinnassa!  Vain soveltaja itse ymmärtää datan ja laskennan semanttinen sisällön

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 12. Älykäs WWW

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 13. Älykäs WWW Tekniset sovellukset  Tietokone keskeisessä roolissa -> Algoritmit ja ”dynaaminen matematiikka”  Ilmiöiden olemus emergoituu algoritmeistä, ”elävät” vain tietokoneessa  Menetelmät eivät analyyttisesti ratkeavia (ja vaikka olisivatkin...!)  Simulointi avainasemassa

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 14. Älykäs WWW Työkaluista  Vaatimuksia työkaluille: matemaattiset kirjastot, simulointityökalut, visualisointi...  Java?  Matlab Web Server?  Saman työkalun sovelluttava tutkimukseen ja julkaisemiseen!

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 15. Älykäs WWW Tulevaisuudenkuva?  ”Interaktiiviset julkaisut”: on-line simulointi, menetelmän todellisen toimivuuden testaus todellisella datalla  Funktionaaliset tietokannat, datan testaus ja menetelmien seulonta automaattisesti  Myös opetusmateriaalin kehittämiseen!

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 16. Älykäs WWW Esimerkki  Väite (teoreetikko): ”Rekursiiviset identifiointimenetelmät antavat samat parametriestimaatit kuin off-line –identifiointimenetelmätkin”  Vastaväite (asiantuntija): ”Tämä on kyllä totta, mutta...”

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 17. Älykäs WWW

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 18. Älykäs WWW

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 19. Älykäs WWW Esimerkki: jatkoa Kaksi ääripäätä datan mallitukseen:  Rekursiivinen identifiointi : menetelmät voidaan todistaa toimiviksi, mutta käytännössä ne usein pettävät  Kohosen kartat : toimintaa ei voida todistaa, mutta ne antavat useimmiten hyviä tuloksia käytännössä

Heikki Hyötyniemi Teknillinen korkeakoulu, Systeemitekniikan laboratorio 20. Älykäs WWW Yhteenveto  Verkolla hyvin erilaisia sovelluskohteita ja vaatimukset vastaavasti erilaisia  ”Semantiikka” myös erilaista  Yksi ainoa lähestymistapa ei välttämättä sovellu kaikkiin sovelluksiin!