Quello che non sapevamo di volere

Missione: impossibile

di

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31

mag

2017

Macchine e algoritmi conquistano il mondo e ci adatteremo eventualmente a consigliarle sul da farsi, perché questo manca.

AlphaGo ha battuto al meglio delle tre partite il giovane talento cinese Ke Jie, miglior giocatore di Go del mondo degli umani (e il governo cinese ha censurato in patria lo sgarro ai danni di quello che è uno sport nazionale).

L’entità creata da Google si ritira dall’agonismo a favore della ricerca di soluzioni ai problemi del mondo; rimane la consapevolezza che, come negli scacchi, gli umani sono retrocessi nella seconda categoria. Intanto si sprecano le predizioni sui posti di lavoro che saranno appannaggio di robot e algoritmi e più di un miliardario visionario lavora per scongiurare l’ipotesi che le macchine possano un giorno assumere il comando.

Che cosa rimane per l’uomo?

Intanto, l’ottimismo. Dall’inizio della storia creiamo strumenti che svolgono funzioni specifiche meglio di noi e in questo senso un termometro, un calcolatore, un sistema di guida driverless o un piegaproteine che galleggia nel cloud sono simili. Se sappiamo fare soltanto una cosa non c’è da stare allegrissimi; se ne sappiamo fare più di una potremo indirizzare i sistemi a fare la cosa giusta. Soprattutto, a perseguire l’impossibile.

Sfida al senso comune

Se c’è stato progresso nella storia, è perché è sempre arrivato qualcuno a compiere qualcosa che il senso comune definiva impossibile, tipo creare oggetti volanti più pesanti dell’aria. E poi perché qualcun altro ha visto quello che gli altri non vedevano: da Henry Ford con il suo Modello T in poi, i grandi cambiamenti e progressi sono avvenuti attorno a oggetti e tecnologie che il mercato non sapeva di volere acquistare.

Apple ha costruito il proprio successo su questo. Macintosh, iPhone e iPad erano oggetti ampiamente realizzabili da qualunque altra azienda, ma solo a Cupertino ne hanno visto il potenziale. Sarà un caso, ma in campo musicale oggi Apple propone una radio curata da deejay umani (Beats 1) e recentemente ha assunto Lauren Kern, figura editoriale di spicco nel magazine New York, per le proprie Apple News.

Zane Lowe, Julie Adenuga, Ebro Darden

La sfida del valore oggi: esseri umani che scelgono musica meglio degli algoritmi.

 

La curatela umana di un flusso di musica, o di notizie, viene ritenuta di valore aggiunto superiore a quella offerta dall’algoritmo, sia quello di Google News o di Spotify.

E qui casca l’asino, pardon, la sedicente intelligenza artificiale. Che sa capire quale musica ci piace e proporci varianti infinite di musica che potrebbe piacerci. Ma non sa sorprenderci. Non sa aprirci un mondo con una canzone imprevedibile come capita a quindici anni.

Saprà darci la macchina pensante quello che non sappiamo di volere? Sarà capace di porsi un obiettivo impossibile e farsi beffe del pensiero comune per cambiare il mondo? La partita, nei prossimi cinquant’anni, si giocherà tutta qui.

Machine Learning con Python

E per capire le basi del gioco, si può iniziare da questo.




Lucio Bragagnolo (@loox) è giornalista, divulgatore, produttore di contenuti, consulente in comunicazione e media. Si occupa con entusiasmo di mondo Apple e digitalizzazione a scuola e in azienda. Dal 2015 è membro del comitato tecnico-scientifico di LibreItalia. Nel tempo libero gioca di ruolo, legge, balbetta Lisp e pratica sport di squadra. È sposato felicemente con Stefania e padre apprendista di Lidia. Insieme a Luca Accomazzi è autore per Apogeo dei manuali su OS X, tra i quali OS X Server e i recenti OS X 10.11 El Capitan e OS X oltre ogni limite. Con Swift ha fatto tutto da solo.

In Rete: macintelligence.org

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