Un futuro senza 'machine intelligence divide' è possibile investendo su capitale umano specializzato. Lo ha spiegato l'Ing. Enrica Filippi alla Giornata del Futuro del Gruppo Roncaglia

Il 19 ottobre, all’Auditorium dell’Ara Pacis a Roma,  top manager e imprenditori delle principali aziende italiane, ma anche esponenti del mondo delle istituzioni, dell'editoria e della cultura si sono riuniti in occasione della 'Giornata del Futuro',  organizzata dal Gruppo Roncaglia con il pagtrocinio di Unindustria, UPA e ASSOCOM e di cui ADC Group è stata media partner (leggi news).

Insight, stimoli, spunti e anticipazioni  sulle trasformazioni tecnologiche che stanno cambiando il nostro modo di vivere, di comunicare, di rapportarci ai prodotti e di informarci, hanno animato il programma degli autorevoli speaker intervenuti su temi centrali per prefigurare gli scenari che ci attendono.

Sul palco del convegno, l'ingegnere della Silicon Valley Enrica Filippi ha illustrato come costruire un futuro senza machine intelligence divide. Entro pochi anni, il machine learning sarà un elemento integrante della maggior parte dei prodotti nel settore dell'informazione, della comunicazione e dell’automazione. 

Nei prossimi anni il ruolo dei software engineer e dei data analyst, il cosiddetto capitale umano, sarà fondamentale nello sviluppo del machine learning. 

L'Ing. Enrica Filippi è entrata più nel dettaglio dell'argomentazione trattata durante il suo intervento, nel contributo video che oggi vi proponiamo.

Fino a che punto possiamo «insegnare» a una macchina, oggi?

Oggi a una macchina possiamo insegnare tantissime cose nella misura in cui queste cose le sanno fare gli uomini e sanno come insegnargliele. La più grande difficoltà del machine learning è essere capaci di rappresentare un compito, un task, anche complesso, in maniera accurata e precisa in un formato sufficiente per la macchina, che continua ad essere una macchina assolutamente incapace di capire cosa sta facendo e in grado di copiare.

E' necessario investire in educazione Stem (science, technology, engineering and math), abbracciare in maniera convinta la digital trasformation, massimizzando  l’utilizzo del modello open source, evitando tuttavia che barriere culturali ed educative nell'accesso al machine intelligence generino nuove forme di digital divide. 

Come si può intervenire per ridurre, se non per eliminare, il digital divide?

Il problema del digital divide oggi sta diventando sempre più serio perché ha quello pregresso di un ritardo sulla trasformazione digitale. Adesso l'Italia sta accumulando un forte ritardo nell'utilizzo e padronanza del machine learning e delle altre tecnologie software più innovative. È importante capire che si tratta di tecnologie software, bisogna partire da un forte rilancio di tutta quella che è l'area di educazione science & technologies, engineering e formare persone perché si tratta di una rivoluzione di capitale umano che crea posti di lavori pregiati e non un problema di comprare nuovi robot ogni azienda avrà bisogno di saper programmare i suoi robot e ha bisogno di programmatori software.