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Rus (MIT): La competizione uomo-macchina è causa di insuccessi

Giornalista professionista dal 2000. Da 15 anni, Stefano si occupa di giornalismo Ict maturando competenze anche nel consumer electronics. Stefano ha iniziato la sua esperienza giornalistica nel 1996 presso la redazione economica di ItaliaOggi.

Durante l’appuntamento a Milano di Reply Xchange 2017, Daniela Rus, docente al MIT, spiega perchè uomo e macchina devono collaborare. Reply presenta i suoi successi in campo Iot, Industry 4.0, Blockchain

L’uomo e la macchina non sono in competizione ma in collaborazione. E’ questo uno dei punti chiave che sottolinea Daniela Rus, professor of electrical engineering and computer science and director of the Computer science and artificial intelligence laboratory (Csail) del MIT (Massachussets Institute of Technology), intervenuta durante la sessione plenaria dell’evento Reply Xchange 2017, appuntamento annuale in Università Bocconi, organizzato da Reply, durante il quale sono esposte le novità tecnologiche in atto.

Rus spiega la collaborazione tra uomo e macchina con un esempio forte. “La collaborazione e non la competizione tra uomo e macchine sono in grado di ridurre dello 0,5% l’errore sulla diaganosi sul cancro. Le percentuali di insuccesso sono più alte se affidate singolarmente o all’uomo o alla macchina”. Insomma, un dato che fa pensare e discutere, come le novità presentate dalla docente del MIT, durante la sua presentazione: il robot che prepara ricette, il robot che impugna o raccoglie come avesse una mano umana…passi avanti in un mondo che sta cambiando e, solo dieci anni fa, non prevedeva nulla di simile e nemmeno le tipologie di lavoro di cui si parla molto oggi: App developer, social media manager, millenial generation expert, ecc.

Daniela Rus (MIT)
Daniela Rus (MIT)


Rus li nomina tutti a dimostrazione che nulla è fermo, come del resto le novità che hanno costellato gli stand di Reply in Bocconi. Accanto ai classici ma sempreverdi stampa 3D, c’è il gaming, con una novità che vede il gaming a braccetto con la realtà aumentata; oppure la 3D printing e il manufacturing, un connubio sempre più solido, come dimostrato dalla relazione con il marchio Poltrona Frau e Superga, o ancora Chatbot e Data Robotics, o l‘Iot e la novità dello stand Industrie 4.0 e le novità che riguardano il finanziamento di 18 startup nell’ambito della domotica. Breed Reply, l’investitore di Reply che finanzia e supporta operativamente le startup specializzate nell’Internet degli Oggetti (IoT), ha da poco investito sulla diciottesima startup, We Predict, specializzata nell’analisi predittiva.

La società fornisce a produttori e fornitori mondiali di automobili il proprio sistema di analisi predittiva per la gestione della frequenza e del costo dei guasti sui veicoli in garanzia. Il complesso software analitico sviluppato da We Predict fa uso di principi matematici e statistici, supportati da tecniche di analisi di dati, per fornire informazioni preziose per far risparmiare tempo e denaro ai propri clienti. We Predict, con sedi in USA e nel Regno Unito, opera anche nel settore sanitario, fornendo analisi predittive per aiutare la messa a punto di decisioni all’interno del National Health System del Regno Unito.

Daniela Rus (MIT)
Daniela Rus (MIT)

Le novità non mancano, l’avanzamento della tecnologia va veloce ma dal Mit giunge anche un interrogativo. Sebbene l’intelligenza artificiale si basi su una tecnologia che permette ai computer di ‘imparare da soli’, tuttavia i ricercatori non riescono a capire in che modo i robot o le macchine prendano una decisione. Si pensi a un’auto che non segue le istruzioni di un ingegnere o un programmatore ma si affida interamente a un algoritmo che da solo aveva imparato da solo a guidare osservando un essere umano. Ma progettare un’auto di questo tipo è un’impresa notevole, ma anche inquietante, considerando che non sia del tutto chiaro come la macchina prenda le decisioni in autonomia. Tutto sembra regolare ma cosa succederebbe se l’auto facesse una mossa inaspettata. La mente misteriosa di quest’automobile rimanda a una questione aperta sull’intelligenza artificiale.

La tecnologia alla base della macchina, nota come deep learning, o apprendimento profondo, negli ultimi anni si è dimostrata efficace nella soluzione di problemi ed è usata spesso per traduzione, riconoscimento vocale, l’image captioning, la descrizione di immagini attraverso le didascalie. Tuttavia per i pc che si programmano da soli, nessuno è in grado di capire come facciano, nemmeno gli ingegneri che hanno sviluppato le app. Secondo un articolo del Mit Technology Review, come riportato da Internazionale, Si aprono quindi scenari sconvolgenti. Con l’avanzamento della tecnologia, prima o poi sarà superata una soglia oltre la quale, l’uso dell’intelligenza artificiale richiederà un ‘atto di fede’. Riusciranno anche le macchine a usare l’intuito come gli esseri umani?

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