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Piacere, il mio nome è HAL

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Piacere, il mio nome è HAL

07 Gen 2016

di Stefano Uberti Foppa

Beh, nessuna indicazione sul nome citato nel titolo perché, se non lo capite, o siete molto giovani (e avete tutta la mia invidia) o vi mancano “i fondamentali”, e quindi vi spingo a fare un veloce passaggio su Wikipedia.
Vi dirò solo che c’entra con un’intelligenza superiore, o meglio con un’intelligenza artificiale, ed è proprio questo il tema che riprendiamo in queste righe, dopo averlo accennato anche in recenti editoriali. È troppo affascinante, troppo intrigante immaginare di trovarci oggi (forse in molti non se ne sono ancora accorti), dopo decenni di sperimentazioni, di accelerazioni e fallimenti, di ricerche e sviluppi “dietro le quinte”, all’alba di una nuova era tecnologica e di sviluppo umano come quella che promette l’utilizzo diffuso di smart machines e di un nuovo rapporto uomo-macchina.
Proviamo a fare 1+1. Le prospettive di diffusione dell’Internet of Things (50 miliardi di sensori in macchine interconnesse entro cinque anni) + la disponibilità di sistemi in grado di elaborare in brevissimo tempo (secondi e non più settimane) enormi quantità di dati strutturati e non (Big Data) + l’aggiunta di grandissima capacità computazionale consentita dalle attuali architetture cloud worldwide, permettono, aggiungendo il risultato di ricerche di decenni nel campo dell’intelligenza artificiale, di poter rendere concreta oggi l’ipotesi di una diffusione su larga scala di macchine intelligenti (tipologie diverse di computer/robot) in moltissimi ambiti di utilizzo nella nostra società.
È questo l’elemento di accelerazione: il fatto di poter contare oggi su un aggregato di tecnologie in rapida maturazione che consentirà alle smart machines di farci fare un “salto quantico” nello sviluppo computazionale. I primi studi sull’Intelligenza Artificiale risalgono addirittura al 1943, con un primo modello di neuroni artificiali derivato da conoscenze di fisiologia, medicina, logica, applicate alle teorie computazionali di Turing. A questi segue una seconda fase di forte sviluppo negli anni 80, ed oggi, con la disponibilità tecnologica di cui prima si diceva, siamo pronti per una nuova fase evolutiva.
Sistemi/robot con strutture interne hardware e software che ripropongono i meccanismi neurali e di sinapsi del cervello umano, con capacità elaborative on board per svolgere in real time le attività più semplici e dare le risposte immediate, mentre attingono parallelamente a risorse elaborative (in teoria illimitate) per l’analisi dei dati attraverso il cloud. Autoapprendendo in un continuo processo di miglioramento “esperienziale”. Sono sistemi che imparano nella comunicazione intelligente tra i loro sensori e i sensori dell’ambiente circostante e da questa comunicazione decidono il comportamento ottimale.
Macchine riconoscibili nella tradizionale forma esterna di computer, ma che stanno anche evolvendosi nella figura estetica, assomigliando sempre più ad esseri umani.
Quanti film abbiamo visto da giovani su questi…”androidi”! E che senso di un futuro lontanissimo, immaginario e irraggiungibile… Oggi, invece, ci siamo decisamente vicini. E anche questo è un segnale della velocità di evoluzione e soprattutto di accelerazione della rivoluzione digitale in corso.
Proviamo a pensare cosa potrebbe significare per tutti i settori di attività umana, la possibilità di ricorrere a queste intelligenze, cosa che peraltro sta già incominciando ad accadere. Nelle fabbriche, ad esempio, negli ultimi anni, con livelli sempre più sofisticati, la smart robotic sta cambiando logiche di produzione che sembravano consolidate. Sistemi che auto apprendono e che migliorano costantemente le tecniche e le metodiche di costruzione grazie all’accumulo di esperienze operative raffrontate con analisi continue di dati. Un fenomeno che, riportano alcune ricerche, sta già impattando sulla struttura di alcuni mercati e aree geografiche, fermando il ricorso a una manodopera di basso costo per riportare in house, attraverso queste macchine intelligenti, nuovi modelli di produzione totalmente automatizzati. Ma pensiamo anche a sistemi di risposta (call center) intelligenti che sanno gestire la relazione telefonica analizzando, in real time, il profilo e le variabili correlate della persona chiamante mentre in un autoapprendimento diretto nel corso della call riescono a dare le risposte opportune anche alle questioni più complesse. O anche applicazioni nel campo della consulenza finanziaria o in quello assicurativo per la valutazione dei rischi e delle conseguenti polizze da offrire (analisi complesse applicate non solo al settore auto ma a tutto ciò che è assicurabile, edifici, quadri, eventi, aree geografiche, ecc). La medicina? Se la decisione umana resta oggi ancora primaria, il supporto e il confronto con una smart machine che può considerare in tempo reale tutte le variabili statistiche legate alla prevenzione, all’intervento, alle terapie attuate in merito ad una particolare patologia, rappresenta una formidabile accelerazione sul piano sanitario globale.
Certo da questa relazione uomo-macchina si aprono nuovi scenari e interrogativi. Gartner afferma che entro il 2025 circa il 30% dei lavori svolti dall’essere umano sarà di pertinenza esclusiva degli smart robot, anche per quei lavori caratterizzati da una forte componente decisionale, fino ad oggi ritenuti soprattutto di pertinenza umana. Quali contraccolpi avrà allora quest’automazione del lavoro intellettuale? È oggettivamente difficile prevederlo oggi, ma senz’altro interverranno sulla sfera psicologica, comportamentale, occupazionale, etica…
Accenture, in un suo studio “Workforce reimagined” orientato a capire le prospettive di evoluzione digitale dei business e dell’economia, preconizza la stretta relazione professionale che si verrà a creare tra persone e smart machine, dove, attraverso un linguaggio naturale sempre più evoluto, accanto alle caratteristiche di relazione, di contestualizzazione, di creatività delle persone, le macchine interverranno con la loro precisione, continuità di analisi dei dati e delle variabili in un processo continuo, instancabile di ottimizzazione attraverso nuove conoscenze. Integrare (embedding) software intelligence, intesa come sistemi di AI (Artificial Intelligence), in ogni aspetto, fase, processo, del business, significa in primis, operare per raggiungere nuovi livelli di efficienza operativa e in seconda battuta indirizzare evoluzione e innovazione in tempi rapidi.
Forrester, analizzando la sfera del digital business, vede nei prossimi anni l’AI come parte fondamentale dell’ingaggio quotidiano dei clienti, che avverrà attraverso ogni tipo di device, computer, wearable, smartphone e sistemi, tutti che interagiscono tra loro per dare risposte, supporto e automazione di azioni ripetitive. Risposte appropriate che tengono conto del contesto in cui, a seguito della diffusione totale della mobility, il cliente si trova, spesso anticipandone i bisogni. Su questo le aziende dovranno costruire i loro nuovi modelli di business.
Re immaginare la forza lavoro significherà, da un lato, capire e gestire gli impatti quantitativi sul fronte occupazionale, dall’altro sviluppare nuove tipologie di figure professionali con competenze che derivano direttamente dall’amalgama, dalla fusione operativa di questo rapporto professionale tra una persona e un robot. Intanto, sempre in una prospettiva decennale, il mercato delle applicazioni enterprise con linguaggi di intelligenza artificiale è stimato raggiungere gli 11 miliardi di dollari mentre già oggi, nei più evoluti centri di ricerca, università e aree di innovazione tecnologica e di start up, le persone con skill sulle applicazioni di AI sono sempre più al centro dei principali progetti.
Se vi sentite più tranquilli possiamo continuare a chiamare tutto questo, in modo un po’ asettico, computer con capacità cognitive. Ma lo smart robot a fattezze umane è dietro l’angolo. Già oggi la comunicazione uomo-macchina è intuitiva, andando oltre il comando in linguaggio naturale e il riconoscimento vocale per entrare direttamente nella sfera emozionale e relazionale attraverso il mapping dell’espressione facciale e gestuale, capendo quindi se dietro un comando o una risposta esiste un pensiero, un’emozione, un vissuto. E quando la Smart machine ci chiederà: “Mi ami?” noi cosa risponderemo?

Stefano Uberti Foppa
Direttore Responsabile ZeroUno

Giornalista professionista dal 1989, inizia ad occuparsi di giornalismo nel settore informatico nel 1981, partecipando all'avvio della sede italiana del settimanale Computerworld. Nel 1987 passa al mensile ZeroUno di cui nel 1997 assume la direzione insieme a quella del settimanale PcWeek Italia. Opinion leader riconosciuto nel settore Ict in Italia, attualmente è direttore responsabile di ZeroUno edito da Ict&Strategy, società del Gruppo Digital360.

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