CODING... a cosa serve?

CODING
….ma acosa serve?
Pietro Leo
Executive Architect & CTO
Responsabile Scientifico Research and Business, IBM Italy
IBM Academy of Technology Leadership
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Comepreparareinostri
figliper un lavorochei
genitori non conoscono
ancora?

Cosa sta
succedendo?
Perché abbiamo
bisogno di giocare
con il CODING
oltre che
con la battaglia
navale?

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1589
William Lee di Calveston
I timori di essere sostituiti
nel lavoro da macchine
sono vecchie quanto le
macchine.
William Lee cercò di
brevettare l’invenzione del
telaio ma Elisabetta I
d’Inghilterra gli negò il
brevetto per queste paure

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1900 1999
Lavoratori in Agricoltura US
40% (Disoccupati: 5%)
Lavoratori in Agricoltura US
2% (Disoccupati: 4.3%)
Falsi Miti

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http://www.oxfordmartin.ox.ac.uk/downloads/academic/The_Future_of_Employment.pdf

47%
Totale delle professioni in
USA a rischio estinzione
(2033)

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Distribuzione dei
lavori a rischio di
automazione o
computerizzazione
all’interno dei paesi
dell’Unione Europea

Source: BBC, Future of Employment adapted for UK market
Stima dei lavori a rischio automazione, per disciplina
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Esempi di
Lavori a Rischio
• Operatore Call Center
• Resp. Erogazione Prestiti
• Cassiere
• Assistente Legale
• Autista Taxi
• Cuoco in Fast Food
99% 98%
97% 94%
89% 81%
Source: Future of Employment, Frey & Osbone
2013
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Esempi di
Lavori a Rischio
• Cassiere
• Autista Taxi
99% 98%
97% 94%
89% 81%
2013
Quanto siamo
distanti dalla
realtà?
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Esempi di
Lavori a Rischio
• Cassiere
• Autista Taxi
2013
99%
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Source: Soul Machine - https://www.youtube.com/watch?v=fNWjKtVWToc

14
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Source: Soul Machine - https://www.youtube.com/watch?v=0tUSsqOLZC8

Sphie
Source Sophie Soule Machine - https://www.youtube.com/watch?v=JiYANsW2F5A

Esempi di
Lavori a Rischio
• Cassiere
• Autista Taxi
89%Source: Future of Employment, Frey & Osbone
2013
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Source: https://www.cnbc.com/2017/09/29/self-driving-taxis-like-uber-will-
disrupt-public-transport-study.html
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Esempi di
Lavori a Rischio
• Cassiere
• Autista Taxi
81%
2013
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Source: Pizza Delivery - https://www.youtube.com/watch?v=JoP1lvgGLys

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D’atra parte ci sono decine di esempi di sistemi che integrano intelligenza
artificiale e capacità di analizzare dati e che tocchiamo tutti I giorni!
navigatore GPS e Aspirapolvere Intelligente

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Come è
possibile tutto
ciò?

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Data ScienceIntelligenza Artificiale
Machine Learning
Internet delle Cose
Cyber Security
Robotica
Dati

26
Dati
Siamo
Sempre
più
immersi in
una
nuvola
di dati

Stile di Vita
Codice Postale
Mare/Montagna
Residenza
Genere
Stipendio
Età
Carte Fedeltà
Stadio della viata
Tipo di Lavoro
Città
Stato Coniugale
Generazione
Dimensione Famiglia
Prodotti Acquistati
Formazione
Informazioni Legali
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Abbonamento
Data di Accesso al sito
Lista Desideri
Dimensione Network
Acquisti
App usate
Numero delle App
Depositi/Prelievi
Utilizzo del Cellulare
Storia d’acquisto
Video Visti
Like su Foto
Following
Followers
Mi Piace
Hashtag usati
History of Hashtags
Sequenza visite
Time/Day log in
Pagine Visitate e tempo
speso
Parole Ricercate
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Tono
Edonismo
Grado di Estroversione
Riconoscimento Facciale
Apertura
Capacità di Colloquio
Analisi delle domande
Stato Emozionale
Strategie di Ragionamento
Language Modeling
Dialogo / Conversazione
Intenti
Fonemi
Analisi Ontologica
Analisi Linguistica
Analisi Visuale
Multimodal Analysis
Analisi della Voce
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Source: http://www.bloomberg.com/video/meet-the-world-s-most-connected-man-
Vs~LzkbkR7yhjza~7nji1g.html
Saremo tutti
come lui?
L‘uomo più
Connesso al
mondo

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Image source: http://personalexcellence.co/blog/ideal-beauty/
City
Lifestyle
ZIPcode
Costal vs Inland Marital status
Generation
Location
Family Size
Gender
Income Level
Competitors
Age
Loyalty & Card
Activity
Revenue Size
Life Stages
Eductation
Legal status
Sector
Industry
Subscriptions
Date on Site
Wish List
Size of
Network
Check-ins
App usage duration
Number of Apps on Device
Deposits/Withdrawals
Device Usage
Purchase History
Following
Followers
Likes
Number of Hashtags used
History of Hashtags
Search Strings entered
Sequence of visits
Time/Day log in
Time spent on site
Time spent on page
Frequency of Search
Videos Viewed
Photos liked
Sentiment
Tone
Euphemisms
Hedonism
Extroversion
Face Recognition
Openess
Colloquialism
Reasoning Strategies
Language Modeling
Dialog
Intent
Latent Semantic Analysis
Phonemes
Ontology Analysis
Linguistics
Image Tags
Question Analysis
Self-transcendent
Affective Status
DNA
Proteome
Microbiome
Clinical/Biochemical
Data
Steps
Nutrition
Genetics
Runs
X-rays (CT scans)
sound (ultrasound),
magnetism (MRI),
Radioactive (SPECT,PET)
light (endoscopy,OCT)
Environment
Bio-Images
Source: Bipartisan Policy Center,
“F” as in Fat: How Obesity Threatens America’s Future (TFAH/RWJF, Aug. 2013)
La nostra nuvola di dati sa molto di noi, anche di come siamo fatti
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I computer sono
MACCHINE e
servono per
gestire, cercare ed
analizzare DATI
I computer ci
aiutano a valutare
i DATI per
prendere
DECISIONI
PROFESSIONALI
più PRECISE E
RAPIDE
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Radiologo Oncologo
Commesso Consulente Fiscale
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Sono queste professioni “infallibili”?

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Perchè essere
Precisi? Ci sono spazi
di miglioramento per
commettere meno
errori?

Errori
Medici
-
British Medical
Journal:
Ogni anno le
morti a causa di
errori mediciin
USA sono
stimate tra
25k(*)-
250k(**)
Source
(**) Makary MA, Daniel M. Medical error-the third leading cause of death in the US. BMJ 2016;353:i2139.
(*) Kaveh G Shojania, Mary Dixon-Woods BMJ Estimating deaths due to medical error: the ongoing controversy and why it matters - DOI:
10.1136/bmjqs-2016-006144
Il Medico

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Indice di Massa Corporea
Massa (Peso- Kg) /
Altezza (cm) x Altezza (cm)
Sei ”normo-peso”
Se l’indice è compreso tra
18.5 e 24.99
Adolphe Quetelet, 1832 Source Foto: https://it.wikipedia.org/wiki/Adolphe_Quetelet

38
• L’indice di
massa
corporea è un
segnale forte e indipendente
per misurare il rischio di
insorgenza del diabete di
tipo 2
• Il rischio dell’insorgenza del
diabete di tipo 2 aumenta nei
soggetti con un alto indice di
massa corporea
La precisione è relativa: Le nostre decisioni possono
dipendere da pochi dati, semplici.

39
Le macchine restano
macchine, quando sono
addestrate male

40
…possono far
commettere errori

Source: https://www.theguardian.com/technology/2016/sep/08/artificial-intelligence-beauty-contest-doesnt-like-black-people

Source:
http://www.ted.com/talks/sherry_turkle_alone_together
Sherry Turkle:
Connected, but alone?
I telefoni sempre disponibili nelle nostre tasche e nella nostre teste stanno
cambiando le nostre menti e influenzano il modo di pensare e pongono
nuove sfide e RISCHI:
1) Possiamo porre la nostra
attenzione dove vogliamo
2) Possiamo essere sempre
“ascoltati”
3) Non saremo mai lasciati
soli

Quali sono le
competenze e le abilità
resistenti a questi
cambiamenti?

I dati digitali sono il nuovo petrolio, tutte le nuove
professioni si stanno adattando

Produciamo dati e consumiamo dati per scopi sempre
più precisi e mirati

Source: Future of Employment – Unione Europea
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CODING?
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DUE FORME DI CODING
• Costruire algoritmi per le
macchine, per lavorare con i
DATI
• Addestrare le macchine con
i DATI

Il CODING è come
Cuocere le Castagne al forno
Source: http://ricette.giallozafferano.it/Castagne-al-forno.html @pieroleo
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Il CODING è come
Cuocere le Castagne al forno
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PER FARE UN
ALGORITOMO
CI VOGLIONO
GLI INGREDIENTI
DU CUI AGIRE: I DATI

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UN ALGORITOMO
E’ FATTO DI PASSI
OPERATIVI, DA
ESEGUIRE TENEDO
CONTO DI DATI
I PASSI OPERATIVI DI UN ALGORITMO
TRASFORMANO I DATI AD OGNI PASSO
ED AGISCONO SU TUTTI I DATI
ASSIEME O SU CIASCUN DATO
ELEMENTARE RIPETUTAMENTE

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I RISULTATI DI UN
ALGORITOMO
POSSONO
DIPENDERE DA
L’USO CHE NE
VERRA’ FATTO!

http://www.foodandwine.com/fwx/food/oven-knows-what-food-you-re-cooking-and-how-cook-it
Addestrare
un Forno a
riconoscere il
cibo e
cucinare il
cibo
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CODING =
- Scrivere una ricetta
- Addestrare un Forno a
riconoscere il cibo

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CODING
• Costruire
algoritmi per le
macchine
• Addestrare le
macchine
• Esempio di ambienti di
coding - I
• Scratch Junior
• Scratch
• Esempio di ambienti di coding - II
• Chatbot
• Riconoscimento di Immagini

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Con Scratch puoi programmare storie
interattive, giochi e animazioni — e puoi
condividere le tue creazioni con gli altri
membri della comunità.
Scratch insegna ai giovani a pensare in
maniera creativa, a ragionare in modo
sistematico e a lavorare in maniera
collaborativa — queste sono tutte capacità
essenziali per chi vive nel 21mo secolo.
Scratch è un progetto del Lifelong Kindergarten
Group dei Media Lab del MIT. È reso
disponibile in maniera completamente gratuita.

L’obiettivo di
Scratch è
quello di
aiutare gli
studenti a
sviluppare le
loro capacità di
ragionamento
creativo
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Praticare
CODING
significa
sviluppare il
pensiero
Computazionale
per affrontare
problemi.
Il CODING è
anche un’attività
collaborativa

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Creare Storie Interattive
Creare Animazioni
Creare Giochi
Creare Store Musicali
Creare Immagini ed effetti
artistici

5-7 anni6-14 anni
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AMBIENTE 1 AMBIENTE 2

SITO DI RIFERIMENTO: http://www.scratchjr.org/
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SITO DI RIFERIMENTO: http://scratch.mit.edu/

https://resources.scratch.mit.
edu/www/cards/en/ScratchCar
dsAll.pdf
Scaricare le Schede scratch
Sono 11 Tutorial che guidano
Passo passo a realizzare
attività
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Materiale Utile
https://www.slideshare.net/maffucci/lalfabeto-di-scratch-
lezione-1
https://www.slideshare.net/maffucci/lalfabeto-di-scratch-
lezione-2
https://www.slideshare.net/maffucci/lalfabeto-di-
scratch-lezione-3
Lezioni del Prof. Maffucci introduttive a Scratch

Pietro Leo
Executive Architect - Chief Scientist of IBM Italy Research and Business Unit
IBM Academy of Technology Leadership
Head of IBM Italy Center of Advanced Studies
Grazie!
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