Executive.IT marzo-aprile 2017

marzo-aprile 2017

‘SMART MACHINE’, UN TERMINE DA CONOSCERE

nueranno ad evolversi. Le reti neurali profonde di oggi

saranno sostituite da tecnologie differenti in futuro, ma

la definizione di ‘smartness’ sarà più persistente.

8. Le smart machine contengono tre processi logici,

rappresentati dai sistemi di training, dai sistemi di

testing e dai sistemi runtime. La maggior parte dei

sistemi runtime saranno cloni virtuali dei sistemi di

training-testing e si baseranno su questi ultimi per

l’apprendimento. Questi cloni potranno essere con-

siderati ‘smart’ quando i processi di training-testing

avranno la possibilità di aggiornare i loro modelli in-

terni.

9. Questa definizione si evolverà di pari passo con lo svi-

luppo della catena del valore delle smart machine.

Le capacità delle smart machine

Le smart machine sono in grado di fare diverse cose. La

prima è di assimilare (estrarre valore da, e classificare i

contenuti di) enormi corpi di dati, comprese immagini,

video, testi parlati e altre forme d’onda, testi in forma

libera e contenuti strutturati. (È probabile che gli ‘enormi

corpi di dati’ non permangano come caratteristica distin-

tiva. Molte attività attualmente in corso per lo sviluppo

delle smart machine renderanno possibile l’apprendi-

mento da corpi di dati più ristretti).

Quindi riescono a riconoscere gli schemi ripetitivi meglio

di quanto possano fare le persone. Ad esempio, le mac-

chine ottengono spesso risultati migliori delle persone

nel riconoscimento facciale. Non è automatico, tuttavia,

che ottengano prestazioni superiori. Inoltre possono

dare l’impressione di comprendere corpi di dati molto

ampi, a volte disomogenei e in continuo cambiamento,

nei campi della letteratura medica, della giurisprudenza

o dei contenuti Internet per fornire indicazioni analitiche

ad uso degli esperti. (Dare l’impressione di comprendere

non equivale a dire o a sottintendere che comprendano

realmente).

Le smart machine possono però anche commettere er-

rori. Sia le persone che le smart machine commettono

errori, ma gli errori delle une e delle altre sono molto dif-

ferenti. (Da qui nasce l’esigenza di utilizzare sistemi ibridi,

ossia che combinino tecnologie intelligenti con approcci

più tradizionali, per trarre il massimo vantaggio da due

approcci molto diversi al problem solving.) Alcuni errori

delle smart machine sono facilmente spiegabili dagli svi-

luppatori, altri lo sono meno; servono perciò accurate

procedure di testing che, nelle situazioni critiche, vanno

integrate con l’uso di motori di regole.

Infine possono rendere possibile lo sviluppo di veicoli

senza conducente per uso pubblico e generalizzato (con

l’ausilio di motori di regole tradizionali) e gestire un dia-

logo produttivo (soddisfacente e gratificante) con i clienti

che richiedono assistenza.

*VP & GARTNER FELLOW

**RESEARCH VP