IA POCO INTELLIGENTE

Senza certezze e senza una “spinta gentile”

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cms_24326/1.jpgIl machine learning è stato salutato dagli scienziati come il successo dell’apprendimento automatico per prevedere il futuro in ambiti come la medicina, la salute e le terapie contro il cancro (si vedano i tentativi di Google Flu Trends nel tentativo di anticipare l’arrivo delle influenze nella popolazione mondiale). I buoni propositi però delle grandi big tech companies della Silicon Valley si sono rivelate poi degli insuccessi in termini previsionali, in particolar modo ciò che riguarda la definizione di eventi futuri carichi di incertezze. I Big Data allora a cosa servono? Non erano armi nelle mani di quelli che Franklin Foer ha chiamato in un suo libro “i nuovi poteri forti”? In realtà le paure di un “capitalismo della sorveglianza” come annunciato sempre in un libro di grande successo scritto da Shoshana Zuboff, non sono poi così definitive. Il grado di monitoraggio nello stabilire con assoluta certezza determinati comportamenti umani non sono del tutto precisi come molti pensano, e dunque l’ombra del Grande Fratello onnisciente sui nostri consumi è un mito da sfatare alla luce di sbalzi umorali degli stessi utenti fornitori volontari di informazioni.

cms_24326/2_1641083816.jpgRimane però alla base un altro problema stavolta irrisolto: la mancanza di un certo discernimento tra ciò che è buono e ciò che è cattivo all’interno del mondo informativo. Polarizzazione delle posizioni e trasformazione degli utenti in prodotto sono le derive della conoscenza che emerge dal mondo della rete. In assenza di un algoritmo in grado di adottare misure comportamentali uguali per tutti e capaci di bloccare notizie di dubbia provenienza, sarebbe meglio puntare sulle capacità digitali degli utenti, ovvero sulla teoria del nudge, sostegni positivi che possono aumentare incentivi altrettanto positivi nella sfera decisionale. Migliorare la tecnologia significherebbe fornire all’utente sistemi di raccomandazione che possano indirizzare al meglio le preferenze degli individui. Per far ciò bisognerebbe rendere gli algoritmi più semplici, per esempio ricorrendo ad analisi di dati più ristretti e non invece a masse infinite di informazioni che potrebbero portare a risultati che non tengono conto di variabili improvvise.

cms_24326/3.jpgUn’altra strada porta verso ciò che viene chiamata embodied cognition, ovvero un’attività di stampo cognitivo che sia tutt’uno con l’apparato sensoriale tipico dell’essere umano. Ma qui si fa strada l’ipotesi di raggiungere anche per le macchine un grado di complessità che, ad oggi, appartiene solo all’uomo e che ci sia augura possa rimanere tale per non pregiudicare la nostra ragion d’essere su questo pianeta. Saranno però d’accordo i governatori e gli adepti della Silicon Valley?

Andrea Alessandrino

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