La crescita esponenziale dell’AI, tra cloud e machine learning

Hod Lipson e l’intelligenza artificiale: una crescita esponenziale destinata a cambiare il mondo

L’intelligenza artificiale è al centro del dibattito e sembra stia davvero diventando un fattore chiave in molti business, soprattutto da quando sta iniziando a crescere esponenzialmente. Questo il parere di Hod Lipson, professore di Ingegneria e Data Science alla Columbia University di New York, che abbiamo incontrato in occasione di un workshop organizzato a Milano dalla Singularity University.

Cresce esponenzialmente per la convergenza e l’evoluzione di alcuni fattori concomitanti. I computer sono sempre più veloci ed economici, l’alleanza tra AI e machine learning fa si che i dati, sempre più numerosi, possano essere gestiti e assimilati anche se non strutturati (ossia non ordinati in database omogenei). Il cloud è cresciuto e finalmente garantisce che le AI possano istruirsi tra loro aumentando la velocità di apprendimento, inoltre è cambiato il modo in cui costruiamo l’AI: siamo passati da sistemi regolamentati alle reti neurali che possono crescere con la semplice aggiunta di neuroni.

Secondo Hod Lipson non è poi possibile prevedere il risultato di questa crescita. L’impressione però, è che molti la stiano sottovalutando dal momento che aumentare l’efficienza degli attuali processi è solamente il risultato più immediato e facile da raggiungere, mentre molto è destinato a cambiare radicalmente.

Presto, infatti, questa nuova potenza porterà alla creazione di nuovi processi e nuovi modelli di business, mentre l’efficientamento degli attuali iter è solamente la prima parte del percorso.

Alcuni esempi possono essere Amazon go con i supermercati aperti senza cassa, altro saranno (se mai ci saranno ndr.), le driverless car (qui un video che mostra come percepiscono l’ambiente circostante) attorno alle quali potrebbero nascere città, concezioni urbanistiche, territoriali e ambientali completamente diverse da quelle attuali.

Detto questo, per immaginare alcuni dei cambiamenti che ci potrebbero essere, basta pensare al modello box/garage. Se le auto saranno in sharing (un articolo del NYT di Tina Rosemberg del 2013 spiega come lo sharing già allora non poteva essere catalogato come una moda, ma semplicemente il futuro) e non di proprietà, se saranno veramente disponibili a girare h24, 7 giorni su 7, 365 giorni l’anno, a cosa serviranno tutti i box presenti nelle città italiane e quanto varranno? Ma soprattutto, in che cosa saranno riconvertiti?

(Come dimostrato, almeno in parte in Addressing the minimum fleet problem in on-demand urban mobility: un articolo di Nature che analizza il problema del numero minimo di automobili necessario a gestire la mobilità urbana on-demand).

Un altro modello che potrebbe mutare è quello della medicina, in cui il monitoraggio costante delle persone potrebbe portare a forme di medicina preventiva dove a essere “curata” non sarebbe più la malattia.

Certo, potrebbe sembrare una forma un po’ troppo meccanicista dell’essere umano, però l’iper targettizzazione della cura, in realtà, ripropone una visione olistica dell’individuo, pronta, almeno in teoria, a cogliere qualsiasi sfumatura (e ovviamente a trasformarla in dati).

A livello sociale la questione dei dati e dell’intelligenza artificiale è molto discussa ed è una delle basi da cui si sta pensando di partire anche per ricostruire quartieri di città.

Si parla di smart city e quindi di tecnologie e di dati che devono ottimizzare risorse, aumentare la velocità di circolazione dei mezzi, ridurre l’inquinamento e addirittura le disuguaglianze, migliorare la governance e molto altro ancora. Si tenga conto che c’è addirittura un nuovo modello di gestione delle città e di organizzazione dell’investimento (alcuni esempi italiani di impact investing) basato proprio sui dati prodotti e recuperati dalla città.
Si basa infatti sulla capacità degli investitori, stabiliti certi parametri, di valutare ed essere remunerati sulla capacità di migliorare i quartieri su cui si è investito. A essere remunerati sarebbero, in questo caso, proprio i miglioramenti effettivamente ottenuti (considerando l’impatto sociale dell’azione compiuta).

 


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