Intelligenza artificiale: futuro prossimo venturo

Pubblicato il 6 febbraio 2018 in da redazione grey-panthers

Intelligenza Artificiale: molto è stato detto e scritto, ma per semplicità consideriamola come la capacità dei computer e delle macchine a essi associate/connesse di emulare il pensiero umano e di interagire con un processo decisionale.

Esistono due aree di sviluppo principali dell’Intelligenza Artificiale:

  • Gli intelletti sintetici a cui fanno riferimento machine learning (1), network neurali (2), big data (3), sistemi cognitivi o algoritmi genetici (4)
  • L’ambito dei robot o operai artificiali che si declinano come la sintesi tra sensori e attuatori

Potremmo definire l’Intelligenza Artificiale (automazione e robotica) come alcune delle problematiche filosofiche e concrete più pressanti sul tavolo della società contemporanea. Ad esempio gli scenari futuri relativi al lavoro nel senso più ampio subiranno un fortissimo impatto derivante dalla pressione dell’automazione e non potranno più essere considerati fantascienza o tematiche da laboratori di ricerca. Dobbiamo quindi interrogarci sul punto centrale per identificare il ruolo principale e determinante che sarà riservato all’uomo in questi contesti per evitare che le innovazioni tecnologiche dell’Intelligenza Artificiale debordino dalla società attuale e futura.

L’IA potrebbe avere un impatto sulla società quasi come quello avuto da Internet; la principale differenza sta nel fatto che Internet è un mezzo di comunicazione di massa, come la carta stampata o la televisione, mentre l’IA è una tecnologia che tende alla naturale continuazione degli sforzi storici di aumentare l’automazione. È qualcosa di molto potente che sarà impiegata in molteplici applicazioni, ma il cui impatto non sarà generalizzato come Internet.

Per ritornare al tema centrale del lavoro secondo l’illustre parere di Jerry Kaplan( uno dei massimi esperti di IA mondiale e docente presso il Dipartimento di Computer Science della Stanford University) il punto focale sarà quello “dell’automazione del lavoro in particolare”. Iniziando dalla primissima fase della ricerca di un posto di lavoro, entro il 2025 l’IA sarà diffusa ovunque e i lavoratori saranno costantemente connessi mentre il lavoro flessibile diventerà la norma. Dovremo sempre più abituarci al “Recruitment online” come il sistema per assumere personale.

Tutto ciò che è inerente a processi di lavoro, tools di produttività e ambienti fisici saranno obsoleti così come la mancanza di skills nell’attrarre talenti nel corso dei prossimi 8 anni.

Workplace del futuro degli anni 2025-2030 sarà completamente diverso e le aziende, se vorranno restare sulla cresta dell’onda, dovranno fare cambiamenti continui e strutturali considerando che la crescita dall’IA non potrà essere fermata e impatterà tutti gli aspetti del workplace del futuro.

L’IA già ora sta avendo impatti di ampia portata su ogni aspetto del workplace e delle modalità operative di cui gli esseri umani vivono e lavorano; l’altra area fondamentale impatterà la struttura del business, che avrà modalità di lavoro molto più flessibile e soprattutto in “sharing mode”

L’IA potrà liberare i lavoratori da attività di basso valore e/o ripetitive e dedicarsi a quelle più complesse a maggior valore aggiunto che permettano di formare nuove relazioni di business, abbinando quindi competenze, know how ed esperienze personalizzate e più qualificate.

Importante sarà anche la promozione da parte delle aziende di una nuova cultura dell’innovazione e collaborazione interna ed esterna modificando vecchi stereotipi di pratiche di lavoro che riducono la produttività con demotivazione del personale.

Avremo quindi anche impatti sul modo di intendere il workplace che non sarà più associato a un’ubicazione fisica e nuove tecniche biometriche; si dovranno salvaguardare l’accesso ai dati e alle applicazioni da qualsiasi dispositivo mobile o fisso. (qui entra prepotentemente in gioco il tema della CyberSecurity e potenziali rischi di infiltrazioni). La produttività dell’utente individuale dovrà essere favorita sostenendo modelli di collaborazione e co-creazione che garantiscano salute e benessere. Il lavoratore non sarà più identificato con un singolo ruolo poiché il suo stile di lavoro cambierà dinamicamente per rispondere sempre meglio a nuove necessità per attività differenti e in ultima analisi ci si affiderà al crowdsourcing globale di collaboratori freelance.

Entrando un po’ più nello specifico possiamo indicare come linea guida che L’IA sta cambiando il mondo del l (semina, raccolta, potatura). Qui sarà probabile trovare migliaia di disoccupati nei prossimi decenni, ma d’altro canto ci saranno molte nuove attività che necessiteranno di alti livelli di know how e skills, dove invece avremo mancanza di personale. (studiare per crescere).

Secondo una ricerca di Gartner da oggi al 2020, l’IA sarà un fattore determinante nel preservare un saldo positivo sul mercato del lavoro: eliminerà 1,8 milioni di posti ma ne creerà 2,3 milioni.

In linea generale l’IA migliorerà la produttività e darà spazio a nuovi percorsi di carriera e segmenti di business industriali.

Diventa sempre più evidente che l’Intelligenza Artificiale cambierà il lavoro dalle fondamenta, ma allo stesso tempo, dobbiamo porci anche il problema delle potenziali conseguenze devastanti per la società, insieme a potenziali benefici evidenti.  Pertanto sorge spontaneo una domanda: la regolamentazione può essere la soluzione migliore, al fine di evitare danni al tessuto sociale?

La riposta ovviamente non è semplice poiché l’IA ci espone sicuramente a dei pericoli e sarà fondamentale tenerli in considerazione e affrontarli. I benefici saranno molto importanti, ma alcune applicazioni hanno, come quelle per la guerra, un potenziale molto devastante; quello che servirà sarà comprendere ogni singola applicazione e decidere caso per caso se occorrono limitazioni o regolamentazioni”.

Avremo infatti altre applicazioni dell’intelligenza artificiale che ora non riusciamo a vedere, ma che richiederanno gioco forza anche decisioni etiche e che ci faranno inevitabilmente chiedere se vogliamo davvero utilizzare le macchine per realizzare quelle funzioni.

Dovremo essere ben consigliati e valutarne il possibile impatto al fine di identificare e comprendere gli effetti potenziali di questi programmi e di queste macchine prima di dispiegarle su larga scala.

Come diceva uno scienziato atomico: il nucleare non è né buono né cattivo è come gli uomini ne fanno uso.

Siamo comunque ottimisti guardando il futuro dell’IA che offrirà al genere umano un’altra grande oportunità di crescita anche se qualche scelta sarà difficile:rimettere il genio dentro la lampada una volta uscito non sarà sempre possibile

by ing Emilio Locatelli


(1); L’apprendimento automatico (anche chiamato machine learning dall’inglese) rappresenta un insieme di metodi sviluppati a partire dagli ultimi decenni del ‘900 in varie comunità scientifiche con diversi nomi come: statistica computazionale, riconoscimento di pattern, reti neurali artificiali, filtraggio adattivo…

(2). Nelle neuroscienze, il termine rete neurale (o rete neuronale) viene utilizzato come riferimento a una rete o a un circuito di neuroni. Sono spesso identificati come gruppi di neuroni che svolgono una determinata funzione fisiologica nelle analisi di laboratorio. Le reti neurali hanno ispirato le reti neurali artificiali, utilizzate nel campo dell’apprendimento automatico.

(3). Big data (“grandi dati” in inglese) è un termine adoperato per descrivere l’insieme delle tecnologie e delle metodologie di analisi di dati massivi.

(4) L’algoritmo genetico appartiene ad una particolare classe di algoritmi utilizzati in diversi campi, tra cui l’intelligenza artificiale. È un metodo di ricerca e ottimizzazione, ispirato al principio della selezione naturale di Charles Darwin che regola l’evoluzione biologica. Questo tipo di algoritmi è detto genetico perché mutua terminologia dalla genetica, branca della biologia.

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