Il documento discute l'impatto dell'intelligenza artificiale e dei big data sulla società e sull'economia, evidenziando le sfide etiche e politiche che ne derivano. Sottolinea l'importanza di preparare la società ad affrontare le disuguaglianze generate dalla digitalizzazione e chiede investimenti in educazione e creatività per creare nuove opportunità lavorative. Infine, si mette in guardia contro il rischio di revolutioni sociali se non si adattano le politiche e le strutture economiche alle rapide trasformazioni in corso.

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Il pianeta sta facendo crescere un suo cervello;
un progetto che determinerà il futuro dell’umanità;
un processo che sta accelerando a dismisura;
problema: riuscirà a far crescere la sua intelligenza?

2. 08/10/18
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Il Futuro – società e politica
(1 = 2015)
Una crescita tumultuosa e un cambiamento profondo e
radicale dei processi decisionali prima e di controllo poi, verso
un mondo di complessità inimmaginabile ma governabile.
Le scelte etiche/politiche saranno cruciali; sono in gioco
tutti i nostri valori; quelli che chiamiamo ‘democrazia’
e affrontiamo una possibile ‘catastrofe’ (nel senso di
René Thom). Ma abbiamo gli strumenti per superarla.

3. 08/10/18
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Le più grandi corporation – spazio e telecom – hanno ormai
consolidato investimenti multi-miliardari per portare entro
dieci anni Internet a banda larga in ogni metro quadrato
del pianeta, e stanno costruendo – a velocità mozzafiato e su
scala globale – le autostrade della società dell’informazione
del 21o secolo.
Accederanno alla rete oltre tre miliardi di nuovi utenti, per
lo più tramite smartphone sempre più economici. E,
contrariamente ai due miliardi che li hanno preceduti, la
loro prima esperienza con Internet non sarà attraverso testi
un po’ primitivi, ma tramite video ad alta risoluzione e
connessioni veloci a qualunque cosa solleciti la loro
immaginazione.
È un esperimento sociale senza precedenti, dove ciò che conta
è che mentre la maggioranza di noi ha costruito le proprie
abitudini di Internet-nauta su anni di esposizione a giornali,
libri, radio e TV, il 30% dei nuovi arrivati sono ora, in qualche
misura, ‘analfabeti’. Chi riuscirà a catturare la loro
attenzione; come, con quale linguaggio e con quali
conseguenze?
Possiamo immaginare uno scenario bellissimo, in cui: per la
prima volta nella storia ogni essere umano potrà accedere ai
più grandi maestri nella propria lingua; ognuno disporrà di
suoi strumenti per sconfiggere intolleranza e povertà; la
crescente trasparenza imporrà a corporation, governi e
partiti un comportamento migliore; il mondo beneficierà
della connessione in rete di miliardi di nuove menti che,
alleate, possono creare insieme un futuro straordinario e
condiviso; le interconnessioni globali inizieranno a
sconfiggere il nostro modo di pensare tribale.

4. 08/10/18
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Ma affinché questo abbia una probabilità di accadere, gli
uomini – tutti – devono essere pronti ad affrontare la
madre di tutte le guerre; una guerra di ‘impegno
morale’ in cui ogni company globale, governo, ideologia
dovrà mettere in gioco la propria esistenza e gli esiti
possono essere molti e diversi, alcuni molto brutti.
Tre sono dunque le questioni chiave cui la Scienza deve
dare una risposta convincente per essere davvero di aiuto
alla
Società globale :
Ø I Big Data

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Ø Il codice dell’Intelligenza Artificiale
L’Intelligenza Artificiale trasformerà radicalmente il
modo in cui la nostra società è organizzata. Dobbiamo
però saper prendere le decisioni giuste, ORA …

6. 08/10/18
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Ø L’Imperativo Etico
Gli esseri umani occupano un
posto speciale nel mondo e la
moralità si può sintetizzare in
un unico imperativo etico,
comandamento ultimo da cui
derivano tutti i doveri e gli
obblighi.
Il libero arbitrio è la sorgente di
tutte le azioni razionali, ma
trattarlo come fine soggettivo è
negare la possibilità stessa della
libertà in generale.
(I. Kant)
C’è una rivoluzione in corso, la rivoluzione digitale che ci
coinvolge tutti.
Oggi la quantità di dati che produciamo raddoppia ogni
anno: nel 2017 abbiamo generato tanti dati quanti nell’intera
storia dell’umanità fino al 2016.
Ogni minuto centinaia di migliaia di ricerche su Google, di
‘post’ su Facebook, ecc., ci fanno sì acquisire nuova
conoscenza, ma (attenzione!) convogliano anche alla rete
infomazioni rivelatrici di che cosa facciamo, cosa proviamo,
come pensiamo. Con l’IoT entro 5÷7 anni avremo 150 mld di
sensori connessi in rete, 20 volte il numero di persone sulla
Terra. Allora la quantità di dati raddoppierà ogni 12 ore.
Tutto diventerà intelligente; presto avremo non solo smart
phones, ma smart cars, homes, factories, cities …. e noi ?

7. 08/10/18
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Anche l’intelligenza artificiale – che mira a
decodificare il codice dell’intelligenza umana (l’AI impara e
si addestra da sé: ML, DL, TDA) – sta facendo progressi
mozzafiato, sopprattutto con l’automazione dell’analisi dei
dati, ed è ormai capace di automigliorarsi a ritmo frenetico.
Ormai sono standard algoritmi in grado di riconoscere la
scrittura manuale e i pattern, descrivere il contenuto di
fotografie e video, e completare compiti che richiedono
‘intelligenza’ – meglio degli uomini. Già oggi il 70% di tutte
le transazioni finanziarie è effettuato da algoritmi, e il 20 %
del contenuto delle News è generato automaticamente.
Dal 2020 in poi i supercomputer sorpasseranno le capacità
umane in moltissime applicazioni. Entro 5÷7 anni il lavoro
‘intellettuale’ sarà in buona parte sostituito dalla tecnologia
e oltre metà dei lavori di oggi saranno scomparsi.
1. Siri
2. Gmail
3. Tesla
4. Amazon
5. Google Now
6. Netflix
7. Google Translate
8. Facebook
9. Google Maps
Chatbots
eCommerce & eMarketing
Workplace Communications
Human Resource Management
Healthcare
Intelligent Cybersecurity
Logistics and Supply Chain
Sports betting Industry
Streamlined Manufacturing
L’Intelligenza artificiale è già con noi:
Chi Che cosa

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Tutto questo è la rivoluzione; in qualche modo al crocevia
fra una rivoluzione culturale e una rivoluzione industriale.
Una rivoluzione paragonabile da un lato a quella
dell’invenzione della stampa. Ma i bit faranno molto più di
quanto i caratteri mobili di Gutenberg abbiano fatto in 560
anni, in termini di spostamento degli equilibri del potere, di
accesso alla conoscenza e del suo trasferimento dalle mani
di pochi a comunità sempre più allargate, di cambiamento
profondo delle nostre vite.
Sarà un percorso analogo a quello che ha pavimentato la
strada che dal Medio Evo e dal Rinascimento ci ha portati
alla rivoluzione industriale e dall’Encyclopédie di Diderot e
d'Alembert ed è arrivato fino a Wikipedia.
Ma dall’altro è una rivoluzione simile all’invenzione della
macchina a vapore di Watt.
La gran parte della storia dell’umanità è noiosa!

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A partire da diecimila anni AC, fino a circa il 1000 AC la
popolazione del globo cresce da un paio di milioni fino a poche
decine di milioni (con un aumento intorno a 5000 nuovi
individui all’anno) e l’indice di sviluppo cresce lentamente da
zero fino a circa 20. Fra il 1000 AC e il 1000 DC la popolazione,
che ha una crescita improvvisa intorno al 1000 AC per
stabilizzarsi poi per venti secoli, è dell’ordine di 250 milioni e
l’indice di sviluppo si porta intorno ai 50. Fra il 1000 e il 1700 la
popolazione comincia a crescere in modo sensibile, nonostante
le grandi pandemie, e a fine settecento è prossima a 800 milioni.
L’invenzione di Watt dà una enorme e improvvisa spinta
all’indice di sviluppo, che trascina con sé la popolazione: nei
cento anni successivi essi passano rispettivamente a oltre 1,5
miliardi e quasi 200. Poi, in un secolo, il XX – 1% della scala dei
tempi presa in considerazione – la popolazione arriva ai 7.5
miliardi di oggi (con una crescita media di circa 20 milioni/anno;
ma oggi la crescita annuale è intorno ai 200 milioni di individui
l’anno) e l’indice di sviluppo tocca ormai i 750 punti.
E il lavoro?

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Barack Obama (2016):
“Driverless cars are coming,
… The technologies are here
and eventually all regulatory
barriers are going to break
down.”
“There are positives to driverless cars; the tech can provide a
safer, more fuel-efficient, and more convenient transportation
system than we currently have. However, this will likely come at
the expense of human workers. ”
“…in the United States alone, there are 3 or 4 million people who
make good livings just driving, … and where are they going to
work, if suddenly trucking and buses no longer need drivers? We
have to anticipate those things now, contrasting the impact of
technology on social inequalities.”
È una rivoluzione in cui l’innovazione digitale si trova alla
radice della più aggressiva delle diseguaglianze; quella che
spinge oggi parte del ceto medio (gli «scartati» di Papa
Francesco I) alla protesta, al populismo, all’intolleranza, tutte
alimentate dalla paura: globale e digitale sono irreversibili.
Occorreranno enormi investimenti globali in cultura ed
istruzione, incentivi alla creatività, riqualificazione degli
espulsi dal sistema produttivo; e nuove modalità di
formazione, estese a chi ha un patrimonio condivisibile di
esperienza professionale.
Non si tratta dunque solo di ridistribuire la ricchezza ma il
lavoro; di creare nuove fonti di conoscenza, per generare
nuovo ‘sapere’ e al contempo reinserire nella macchina
sociale chi è stato espulso dal mondo del lavoro di oggi:
creare nuovo lavoro con lavori nuovi.

11. 08/10/18
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Corriamo rischi con l’AI? NO NESSUNO!
Il cervello umano: 1.5 kg di materia biologica che contiene
90 mld di cellule [neuroni] che comunicano, attraverso
100.000 mld di interruttori molecolari [sinapsi], tramite
nervi [assoni] che trasmettono gli impulsi lunghi due mln di
chilometri (6 volte la distanza fra la Terra e la Luna); che usa
una potenza di 20 watt, ma ha un potere computazionale
enormemente maggiore di quello di qualsiasi super-
computer oggi immaginabile (oltre Turing);
inoltre … il cervello umano è capace in ogni dato istante di
scegliere di utilizzare con efficienza i neuroni che gli servono
in quel momento per svolgere la funzione che sta compiendo
– in media non più del 10% di quelli disponibili – mentre gli
altri continuano a stimolarsi a vicenda per far sì che esso sia
anche predittivo e non solo reattivo.
‘Cervello Predittivo’ significa capace di miliardi di predizioni
su ciò che accadrà, apprendendo dall’esperienza di una vita
intera; predizioni a livello micro (il significato di piccoli bit di
informazioni dai sensi) e macro (tipicamente una danza di
predizioni e azione). E se le predizioni sono errate, il cervello
ha meccanismi per correggerle e farne altre.
Se il cervello non fosse predittivo, non esisterebbe lo sport e
attraverseremmo la vita in uno stato di constante sorpresa.
Le capacità predittive sono alla base di come il ‘cervello’ crea
la ‘mente’. Pensieri, sentimenti, percezioni, memorie,
decisioni, categorizzazioni, immaginazione – a lungo
considerati come processi mentali distinti - possono essere
unificati dal meccanismo predizione nella più affascinante
delle narrative: l’epica battaglia fra razionalità ed emozioni,
che controlla il comportamento.

12. 08/10/18
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Il cervello umano è davvero più grande del cielo; non c’è
nulla al mondo di paragonabile alla sua complessità e
potenziale portata. Già nelle sue funzioni più semplici –
come la semantica (la creazione di ‘simboli’ linguistici) – la
sua complessità combinatoria è inimmaginabile: il numero
delle configurazioni distinte potenziali ha oltre 700 cifre!!
Per di più, il cervello svolge funzioni ben più complesse della
semantica o della semiotica: l’estetica; l’etica; la capacità di
prendere i miliardi di miliardi di decisioni che prendiamo
senza accorgercene in tempi infinitesimi anche nei gesti più
banali. E, infine, la più alta di tutte: l’autocoscienza, il fatto
che in ogni istante della nostra vita, per ogni cosa noi
facciamo, anche insignificante, la facciamo essendo
consapevoli che esistiamo per farla e che siamo noi a farla.
Dunque, se qualcuno vi dice che sa simulare con un
computer un cervello umano, o che ci aspetta un futuro in
cui saremo governati da macchine più intelligenti di noi che
hanno preso il sopravvento, capaci di prendere decisioni
critiche al nostro posto o di privarci di tutti i nostri posti di
lavoro; e quel qualcuno sta mentendo, e mentirebbe anche
se fosse già disponibile un grande computer quantistico,
perché il cervello, se lo assimiliamo a una macchina da
calcolo, non è una macchina di Turing (mentre per quanto
efficiente, il computer quantistico è una macchina di
Turing), la macchina cervello è capace di esplorare regioni
che per quella di Turing sono proibite: l’incomputabile.
L’AI di fatto ci aiuterà a renderlo ancora più potente, questo
nostro cervello. Ma …

13. 08/10/18
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… i progressi indotti dall’AI daranno sì vita a una lunga epoca
di maggiore prosperità e benessere, di conoscenza senza
precedenti, ma il transitorio a questo stato può essere lungo
e brutale se non sapremo adattare ad esso, subito, economia,
politiche sociali, comportamenti collettivi.
L’alternativa è una nuova forma di luddismo di reazione al
digitale, che potrebbe portare – come quello seguito alla
rivoluzione industriale nell’Inghilterra del XVIII secolo – a
gravi tensioni, instabilità e scontri sociali; perché fra pochi
anni oltre la metà dei lavori di oggi non saranno più svolti da
uomini ma da macchine intelligenti; lavori che non generano
altro lavoro (come accade invece per i robot).
Sarà crisi, non dei ‘blue collars’ (la vecchia cara classe
operaia) ma dei ‘white collars’, per di più accompagnata, a
livello globale, dalle crescenti diseguaglianze nell’accesso alla
tecnologia fra paesi sviluppati e non.
Non è certo l’AI che
genera tutto questo!

14. 08/10/18
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… o questo:
… e questo:

15. 08/10/18
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… ma oggi l’AI genera piuttosto questo:
« Is your job at risk? »
(dati Bloomberg)
Da un lato: a noi ‘umani’ (magari ‘aumentati’ – con le nostre
protesi elettroniche) toccherà di gestire e mantenere sotto
controllo questa nostra preziosa ineguagliabile macchina, per
usarla – collettivamente – a beneficio di tutti, per progredire,
evolvere e sopravvivere come specie.
Sarà l’AI ad aiutarci a far questo.
Dall’altro: l’etica; stabilito che in realtà non saremo forse mai
in grado di costruire una macchina simile, supponiamo però di
riuscire a costruir una AI machine che uguagli tutte le capacità
intellettuali di un uomo e in alcune magari lo superi:
come la tratteremo se non è capace di gioia e sofferenza – se
non ha autocoscienza?
Potrebbe avere gli stessi diritti di un essere umano? e doveri?

16. 08/10/18
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Quanto BIG sono i Big Data?
Il nostro mondo complesso è ormai totalmente basato sui dati:
5.1 miliardi di persone hanno un cellulare; ogni giorno si
scambiano oltre 270 miliardi di e-mail e 70 di messaggi (SMS,
WhatsApp, ecc.) e vengono ‘postate’ 1.8 miliardi di fotografie.
L’informazione creata e scambiata ogni anno è di alcuni
zettabyte (1 zettabyte = 1021 byte: le 1250 pagine di Guerra e
Pace di Tolstoj ci starebbero 323 miliardi di volte, e l’intrera
Library of Congress di Washington [38 milioni di libri, 3.6
milioni di registrazioni, 14 milioni di fotografie, 5.5 milioni di
mappe, 7.1 milioni di spartiti e 70 milioni di manoscritti] 4
milioni di volte). E cresce esponenzialmente: fra un paio d’anni
entreremo nell’era dello yottabyte, (1024 ≈ il numero di
Avogadro!).

17. 08/10/18
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La Grande Sfida dei Big Data
è riuscire ad estrarre la grande quantità di informazione
che fluisce dentro e fuori dai sistemi complessi con cui
conviviamo ed entro cui viviamo, resa oggi disponibile dalla
enorme quantità di dati.
I Big Data hanno una varietà di caratteristiche diverse:
Ø i BD nella scienza (Hubble, Genoma, CERN): tipicamente
ben organizzati in basi di dati ben strutturate
Ø i BD nella società: permettono una vera e propria
TOMOGRAFIA della società e rendono possibili
‘predizioni’ fino ad ora quasi impensabili (le pandemie:
aviaria, H1N1, Ebola; la ‘sentiment analysis’; la medicina
di precisione; …)
o diversi strategie e/o obiettivi:
v BD e hardware (la sfida ‘High Performance Computing’;
l’informazione quantistica, oltre Turing);
v manipolare i BD è il più difficile problema mai affronatto
dalla computer science, il ‘data mining’:
estrarre valore dai dati
La 'Scienza dei (Big) Data' diverrà una 'IT Big Science’ che,
accoppiando metodi e dati con teorie e modelli, fornirà alla IT
strumenti sempre più efficienti per trasformare
dati in informazione,
informazione in conoscenza,
e infine
conoscenza in ‘sapere’,
l’IT integrata nel tessuto di natura e società.

18. 08/10/18
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Un mondo – anche – in cui ogni anno sono in circolazione 1.4
miliardi di automobili e oltre 2.5 miliardi di persone volano
su aeroplani, mentre la crescita di popolazione,
urbanizzazione, scambi commerciali, migrazioni globali si
intreccia sempre più con quella della tecnologia.
Un mondo abitato ormai da una società che è di fatto un
sistema interconnesso ‘socio-tecnico’.
✓ un gran numero di componenti (‘agenti’)
✓ interazioni fra gli agenti
✓ strutture gerarchiche multi-scala
✓ accoppiamento fra scale (tempo, spazio)
✓ auto-organizzazione (non c’è ‘blueprint’)
✓ proprietà emergenti
✓ “complesso” è molto più che “complicato”
✓ nel ‘più’ sta la differenza
★ è la fine del pensiero lineare
★ è un approccio sistemico
a tutta la realtà
★ cambia il problema
dell’inferenza causale
★ è basata sui dati
La Scienza dei Sistemi Complessi !

19. 08/10/18
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Che cos’è la (nuova) Data Science
che chiamiamo in aiuto ?
DS
ML
SE
DZ TR
M&S
K&C
CS
DS : Data Science
ML : Machine Learning
CS : Computer Science
M&S : Math and Statistics
K&C : Knowledge and
Cognition (AI)
TR : Traditional Research
DZ : Danger Zone
SE : Substantive Expertise
La metodologia della DS
modelli di
sistemi
complessi
‘machine learning’
‘data mining’
‘processo linguaggi naturali’
‘topologia dei dati’
infrastrutture IT (oltre lo stato dell’arte …)
scenari & decisioni: l’analisi del rischio
Dati à Realtà Virtuale à Simulazione à Predizioni

20. 08/10/18
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Previsioni:
fare per la società come per il clima
le tracce digitali
Ø la storia e il futuro
Ø non riproducibili
Ø contesto limitato
Ø la sfida della protezione
q grande disponibilità
q processabili da macchine
q multiscala
q grande copertura
q pattern
dove ci porta il digitale ?

21. 08/10/18
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La sociologia computazionale:
tomografia della società
Reti Complesse (Internet) – processi decisionali

22. 08/10/18
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v processi & analisi dei flussi
v servizi sensibili alla localizzazione
v scienza dell’organizzazione
v scienze sociali & salute, lavoro, ecc.
v processi collettivi
IoT : Internet of (every)Thing:
nuove interazioni fra
persone, oggetti, luoghi
Qualche osservazione:
v La società è un sistema
complesso: si auto-organizza,
ma gli effetti ‘emergenti’ sono
originati dalle dislocazioni, dai
difetti, dalle diseguaglianze.
v Big Data e Intelligenza Artificiale segnano la fine del
manicheismo – del pensiero lineare e dell’inferenza locale (vs.
globale). La macchina intelligente perfetta potrà avere anche i
doveri morali degli umani?
v Sapremo creare nuovi paradigmi etici condivisi, universali,
auto-consistenti (dunque NON formicai né plotoni di robot)
che ci permettano di governare questo sistema complesso e
dar vita a una nuova forma di democrazia basata su libertà
di tutti e pensiero collettivo del nuovo cervello del pianeta?