Machine learning: una sfida tanto umana …

machinelearningTra le tante definizioni di machine learning quella che preferisco è stata data da uno dei più importanti computer scientist viventi Tom Mitchell, professore al Carnegie Mellon University a Pittsburgh, che lo definisce come “un programma informatico che apprende dall’esperienza E con riferimento a qualche classe di compiti  con performance P in modo tale che le sue performance nello svolgere il compito T, misurato da P, migliora con l’esperienza E“. Trovo questa definizione particolarmente adatta anche a definire il percorso di apprendimento che segue qualunque essere umano a partire dal parto e forse, come si è scoperto da poco, anche qualche tempo prima durante tutta la fase di gestazione.

bambinocomputer

Il punto sicuramente cruciale che ha portato all’evoluzione degli ultimi 15 anni del machine learning è stato come siamo riusciti a trasferire l’esperienza E ai programmi informatici. La digitalizzazione, la facilità (economicità tecnologica) di raccogliere dati e la contribuzione di massa (Web 2.0) hanno consentito di avere una quantità impressionante di esperienze facilmente utilizzabili dai computer. Chiaramente facendo un parallelismo tra l’apprendimento del uomo e quella della macchina esistono ancora grandissimi vantaggi a favore dell’uomo poichè siamo ancora lontani dal riuscire a codificare ad un sistema informatico la ricchezza dell’esperienza umana (fattore E). Ma il gap si sta comunque riducendo grazie all’evoluzioni recentissime del deep learning e del reinforcement learning che sono riusciti a migliorare moltissimo su aspetti quali la visione, l’elaborazione di un testo (es: problema della traduzione) e anche la strategia. Gli aspetti dove invece i sistemi non umani ci stanno superando sono la capacità elaborativa di questa esperienza sia per la legge di Moore sia per l’evoluzioni delle architetture deputate a questo tipo di elaborazione (evoluzioni dei sistemi a GPU in primis). Inoltre la continuità di energia a disposizione (i computer non dormono …) è un fattore fortemente a vantaggio di un sistema che non si è evoluto in miliardi di anni ma è stato progettato in pochi decenni.
Non dimentichiamoci che è comunque l’uomo a guidare l’evoluzione di questi sistemi ed è fondamentale che ne comprenda a pieno il loro funzionamento sia per continuare a guidare sia per coglierne benefici di massa.
In questo senso credo siano cruciali alcuni aspetti che vanno gestiti con consapevolezza sempre più allargata. Provo ad elencarne alcuni in maniera non esaustiva:

  1. La logica di funzionamento dei sistemi di machine learning vanno capiti da un numero sempre più vasto di individui e di aziende perchè solo dalla loro conoscenza può scaturire l’elaborazione di domande e quindi di soluzioni a beneficio della collettività e non di oligopoli di individui (nerd) o di aziende (big tech companies). E su questo l’educazione di massa, soprattutto delle nuove generazioni, è il fattore più strategico.
  2. Per favorire il punto 1 i principali algoritmi, tecniche e strumenti che ruotano attorno al machine learning devono essere il più possibile Open. Esperimenti quali OpenAi vanno in questo senso ma andrebbero ulteriormente incentivati e allargati.
  3. Andrebbe sfavorito l’accentramento di oligopoli di dati non tanto con politiche protezionistiche nazionali o restrittive nei confronti delle aziende detentrici degli stessi ma con politiche che favoriscano la valorizzazione dei dati individuali e con l’allargamento dell’utilizzo degli stessi da parte di nuove organizzazioni attraverso l’eliminazione di barriere anche tecnologiche (formati non standard) al loro scambio. In questo senso politiche eccessivamente conservatrici nella protezione dei dati individuali finiscono per favorire gli oligolipoli sfavorendo ulteriormente l’individuo/consumatore.
  4. Politiche fortemente diverse tra stati nella regolamentazione di un fenomeno così globale quale il machine learning potrebbero portare ad aumentare ulteriormente la differenza di produttività e reddito in differenti aree del pianeta. Non essendo possibile, in senso realistico, accordi internazionali globali ritengo che sia fondamentale che ogni stato nazionali adotti politiche molto “agili” e sperimentatrici ma vigili in ambito legale per evitare di avere gap difficilmente colmabili.

La sfida per tutta l’umanità resta complessa e non facilmente indirizzabile. Tuttavia sono convinto che solo consapevolezza, investimenti in educazione specifica e una regolamentazione leggera lontana dalla burocrazia possano mantenere “umana” la guida di questo fenomeno che non investe solo la tecnologia ma anche e soprattutto l’economia e l’etica.

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Machine learning: una sfida tanto umana …

Limiti & innovazione, dati & tecnologia

La recente lettura di due piccoli ma intensi saggi sul concetto di limite e innovazione mi permette di fare qualche osservazione su queste due tematiche e su come si intreccino sempre di più, nella civiltà moderna, con i dati e la tecnologia.

Partiamo dal primo: il piccolo saggio “limite” di Remo Bodei, filosofo dell’università di Pisa e della Università della California a Los Angeles.
LimiteRemoBodeiNel libro Bodei, raccontando come nella storia dell’uomo il concetto di limite abbia avuto differenti interpretazioni, arriva a riflettere su come il suo superamento sia diventato, in moltissime discipline, una caratteristica della società moderna. Ma non è sempre stato così: a lungo le innovazioni tecnologiche e la creatività sono state viste con sospetto o considerate nocive. Si parte nel mondo greco-romano dalla frase “Niente di troppo” sul muro esterno del tempio di Apollo a Delfi, al mito di Icaro per passare all’artigiano che sotto Tiberio inventò il vetro infrangibile ma che fu decapitato per la paura che il suo uso facesse deprezzare l’oro. Ma forse il caso più “attuale” fu quello di Vespasiano che premiò l’inventore di una macchina per spostare grandi pesi in campo edilizio, ma che ne vietò la diffusione per non togliere lavoro alla sua plebicula. Riuscite forse ad immaginare qualcosa di simile oggi? Per esempio la proibizione dell’uso di algoritmi, di intelligenza artificiale o della robotica per difendere l’occupazione degli strati meno istruiti della popolazione mondiale?
Mi verrebbe da rispondere che questo non è possibile perchè oggi il superamento dei limiti, in campo tecnologico e economico, è chiamato innovazione ed è considerato un valore su cui si fonda il progresso e la società capitalistica in particolare.

E qui entra in campo l’altro saggio di cui parlavo e cioè “Per un pugno di idee” di Massimiano Bucchi che racconta in maniera leggera, quella leggerezza tanto cara a Italo Calvino, storie di innovazione che hanno cambiato la nostra vita (dalla tastiera all’iPod passando per il Walkman arrivando fino al genoma da 1000 dollari).
InnovazioneBucchi

Dalle storie del libro e  dalla sua introduzione emergono idee e considerazioni  importanti che mi permetto, aggiungendo alcuni atomi di storia personale, di parafrasare in cinque piccoli punti e cioè che l’innovazione:
1)«È un processo complesso e non lineare in cui entrano in gioco numerosi
elementi , processi e attori»
2) È qualcosa di più di una nuova tecnologia anche se nel mondo attuale spesso la tecnologia è un elemento fortemente abilitante
3) È spesso un «momento di cambiamento concettuale, sociale e culturale»
4) Non è fatta di «Venture capital, start-up e spin-off»: questi  sono strumenti che possono facilitarla, ma non sono l’innovazione stessa.
5)  Non è in una persona o in un team ma deve permeare le organizzazioni.

Ma cosa c’entrano i dati e la tecnologia con il concetto di limite e di innovazione in concreto? Diciamo che oggi, forse con una accelerazione fortissima negli ultimi 15 anni, l’innovazione, in tutte le discipline, si è nutrita e si nutre di dati e di tecnologia relativa al processo degli stessi per produrre risultati importantissimi. Dal bosone di Higgs alle onde gravitazionali, dalla mappatura del genoma al riconoscimento delle immagini nei social network e non solo, tutto passa attraverso la capacità di processare grosse moli di dati. Questo sia per realizzare algoritmi sia per utilizzarli real time: le driverless car sono un esempio concreto. Ma anche recentissime forme di intelligenza artificiale, forse le prime degne della definizione più canonica, passano proprio da nuove forme di apprendimento di grosse moli di dati, come ha dimostrato il recente super-algoritmo di Google, che sfruttando algoritmi deep-learning ha battuto il campione mondiale di Go.

Ma in questo contesto ha ancora senso parlare di limiti? La domanda è lecita proprio per l’aumentata rapidità con cui l’uomo riesce a superarli.
In questo caso la mia risposta è affermativa perchè il senso del riflettere sta soprattutto nel provare a capire cosa oggi non abbia funzionato a dovere  in questa corsa sfrenata dell’innovazione moderna e cioè per esempio:
1) i necessari limiti relativi alla privacy e alla gestione dei dati personali non ancora gestiti al meglio e in maniera disomogenea a livello mondiale
2) il limite del sistema economico attuale che non è riuscito a distribuire in maniera omogenea i miglioramenti economici e sociali che il progresso ci ha regalato. E l’aumento dell’indice di Gini relativo alla distribuzione dei redditi a livello mondiale è il migliore indicatore di questo limite
3) il limite, espresso dalla legge di Martec, dovuto al fatto che la tecnologia progredisce esponenzialmente mentre le organizzazioni secondo una curva logaritmica e forse la mente umana cambia con una velocità ancora più bassa adattandosi molto lentamente ai processi dell’innovazione

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Proprio sulla base di questi limiti , senza proporre provvedimenti alla Vespasiano, penso sia fondamentale portare al centro dei processi di cambiamento, nelle organizzazioni e nella società, l’uomo: ma l’innovazione ce ne darà il tempo? Forse questo sta diventando un’emergenza per la nostra specie …

Limiti & innovazione, dati & tecnologia