Lasciamo parlare i dati: riflessioni sull'apprendimento automatico e i big data

Sì
Del pm mettono voglia togliamo alloggi oggi che letti va be'c'è non so se si spenda una
Se no prendo il mio dice di cellulare perché vado senza
Bongiorno tutti funziona
Forse adesso
E buongiorno a tutti e siamo arrivati anche al primo appuntamento primaverile con ora legale
E poi se non tutti hanno messo Jovan oggi appunto perché
Spero che arrivino in progresso anche tutti degli altri dottorandi borsisti o se non ci siete tutti poi posso sbagliare
E oggi abbiamo un
Incontro particolarmente interessante per vari motivi perché in questo percorso che stiamo facendo arriviamo ad un elemento patrimoniali dei i dati no te e dico proprio
Ormai hanno un valore economico hanno percorrere
Di di regolamentazione giuridica o cominciano ad averlo e sono particolarmente lieta di avere i nostri do io due ospiti
Perché con questa solita logica della doppia diversa ma incrociante sensibilità
La professoressa corazza del processo Calia CD porteranno in questo mondo nell'ultimo libro del professore Roncaglia
Il mondo della frammentazione
Per poi arrivare che ha la possibilità della
Costruzione ricostruzione di un di questa frammentazione
Io vi dico in due battute che sento questo tema degni dati della gestione dei da dati
Urgente e impellente per cui il titolo
Che abbiamo contribuito in fondo a scrivere con gli amici del del Vietti
Lasciamo parlare i dati cioè questo le SS e con la sensibilità tre mesi quattro per cinque mesi dopo la scrittura di questo titolo
Mi lascia più perplessa cioè sia lasciamo parlare apprendimento automatico e no
Meno
Qui abbiamo invece da impugnare la nostra responsabilità e da espugnare la nostra pigrizia
Quando dico nostra non è che mi rivolgo a a tutti noi che siamo in quest'aula mi rivolgo prevalentemente alla mia generazione e dintorni perché e stiamo attraversando io io penso una Periodo
S'molto molto
Particolare e cioè una a simmetria fortissima fra
Chi dovrebbe educare insegna e e con capacità e competenze che sono sicuramente dell'altro secolo
L'abbiamo svoltato il secolo quindi sicuramente dell'altro secolo
E in molti della mia generazione io avverto una
Una sacra conservazione e una difficoltà di DDT
Essere curiosi e attivi rispetto al nostro tempo
E dunque
Temo che
In un certo senso l'apprendimento automatico in questo lasso jet di generazioni a confronto
è inevitabile perché secondo me
Avete e non Monti
Educatori da questo punto di vista il la necessità di questi seminari del del nostro spontaneo in conto poco o nulla
I vostri docenti deriva proprio da da questa urgenza di sentire la necessità di un incontro e di una e e di una di una di una
Incontro o di un confronto non solo tra di noi ma con voi
Tutto questo però oggi
è superato dalla presenza dei nostri due ospiti
Perché dub
Da tempo hanno cioè non hanno mai conosciuto pigrizie né conservazioni
E vorrei invece di fare le solite presentazioni un po'formali come per il IDV limite di presentatori o i moderatori
Fanno invita di nuovo a parlare dei loro percorsi proprio dal dall'epoca degli studi superiori a quando hanno avuto i vostri anni e ha quello che
Dopo hanno
Incontrato e studiato e quindi oppure con la professoressa la corazza di cominciare
Intanto tra l'altro
Vedrà colgo l'impiegato tutti valori che sono incarnati insomma
Vado da settori di impiego
Niente e io sono
Come come sentite di terra straniera
Vengo dal Nord o questo pesante accento dischi superiori cominciati a Mila no no meno male ovale perché
Ogni tanto vi dico proprio
Cristianamente invio dell'Unità
Assolutamente allora ho cominciato foto certo c'è semplifico cominciando la Milano dapprima non si presenta a Padova dove l'ho finito e mi sono iscritto a ingegneria caro Ingegneria Elettronica per la punta son del secolo scorso secolo scorso non c'è ancora ingegneria informatica
E fra i vari indirizzi quindi giri informatica era in realtà all'interno di Ingegneria Elettronica era tra gli ho fatto g indirizzo sistemisti con che è quello più matematico e qui credo che vi sia servito anche su questo scegliere poi il mio percorso verso ciò machine learning eccetera
Una volta laureata in realtà non è che fossi assolutamente decisa a rimanere in università un far ricerca ho fatto colloqui insieme azienda che indicarsi questi posti
E mi sono ha cominciato a lavorare in istituto di ricerca a Trento si chiamava installato peschiamo Fondazione Bruno Kessler adesso
E nel gruppo di riconoscimento del parlato
E a mi è piaciuto visto fa ricerca oltre riconoscimento avverrà elaborazione del parlato io ho cominciato come elaborazione il parlato che è a in qualche modo una disciplina anche a tifare molto consegnare però in questa disciplina io già mi occupavo soprattutto di modali del linguaggio statistici che sono una via di mezzo fra il parlato in San e linguaggio naturale quindi in qualche modo facevo anche
Da cioè di unione fra questi due gruppi
Un vedendo appunto che che ce la fa ricerca cerca su consiglio anche di quello che è stato il mio mentre scientifico crea il professore Renato De Mori a cui devo moltissimo
A ho fatto il dottorato a questo punto diciamo un po'dopo qualche anno che già lavoravo all'Università di Padova sempre continuando però a lavorare Iniesta facendo la mia ricerca inizia alla al all'inizio del millennio sono passate di università che era Astra di Milano ma la saga crea Maglio tutto questa avventura in qualche modo Dias comincia sempre andare in mansarda in cui si cominciava a dar forma al corso di laurea in informatica quindi sempre partecipato anche questa progettazione di quello che doveva essere un corso di informatica oggi come oggi e dopo tre anni e nel due mila e tra sono passata alla Federico secondo noi gruppi informatici eravamo fino a pochi anni fa eravamo in realtà nel dipartimento di scienze fisica quindi quella che era stata di scienza
E adesso invece e forse anche di più correttamente siamo passati a al Dipartimento di Ingegneria elettrica di correggere l'informazione in cui ci sono anche altri corsi di laurea comincino informatica che in qualche modo condividono infatti i nostri interessi
In questo intanto che erano al all'IRST sostanzialmente o stata visti scientist prima a me di University
Sconfessate morì a Montreal in Canada quattro mesi più uno
E poi col professor già in Iraq che anche lui è un era poverino adesso mancato guru per il riconoscimento del parlato del PM a Giosa occhi S a Baltimora
Credo che sia tutto con presentazione insomma avete un po'idea del mio background culturale e quindi quando mi anche Anne sto di
Parlare di cercare di presentare questi sono i motivi per ma importanti in questa disciplina
Che a che ha che fare con queste grandi morì di dati quindi cercare di capire di vedere cosa riusciamo ad estrarre da questi dati e quindi in particolare di parlargli apprendimento
Di apprendimento automatico alla
E viene diciamo che questo invito in qualche modo viene in un momento giusto in cui noi stessi e come io ti sostanzialmente sempre lavorato in questo campo stiamo anche riflettendo su quello che il modo giusto su quali sono anche le direzioni
Di ricerca anche corretto andare da esplorare quindi cercherò
Prima che secondo le competenze di dare quelle basi di questa disciplina che secondo Massimo utili per discutere per la discussione più ampia per mai queste tecniche sono applicate in tanti domini di darsi un po'ovunque
Sempre cercando di dare esempi applicazioni
Quindi dall'impostazione del programma evirato queste direzioni di ricerca
Allora tra la cosa che secondo me per uno che per chi si avvicina a questo tipo di tanti Nick abbastanza sorprendente anche mettiamo dappertutto cioè ormai piano ad machine learning italiano rendimento automatico video età sono nel telefonino sono un po'ovunque è questo in un certo senso sì sembra stanza poi sono anche quelle particolarità
Di che lo rendono così pervasivo allora senz'altro lo troviamo sul guarda e Superb lo troviamo dei motori del cerca con cui spesso accediamo al web
Lo troviamo nei motori di ricerca questo molto importante anche nel come ci presentano i risultati bella se siamo dando per scontato che il motore diamo in qualche modo deleghiamo a questi Sistani par la la possibilità di ordinare i risultati di scegliere per noi i risultati diceria per noi i documenti che è meglio vedere per cui alla in questo campo d'information retriva le è molto importante la gestione dei documenti o dubito documenti su se documenti testuali che documenti multimediali e quello che si chiama profilazione dell'utente Cia
A capire dalle da quello che io faccio delle informazioni che dà sul Garda
Attuali sono probabilmente il tipo di documenti che che è più logico che a cui potrà essere più interessata e questo è un aspetto che è importantissimo per la disabilità di quest'Sistani
Perché ovviamente io quando mi avvicino a certi temi
O delle esigenze diverse che non quando ci si avvicina presepio ragazzino delle scuole medie oppure quando ci si avvicina
Una una persona insomma con un background diverso d'altra parte però come sappiamo questo delegare completamente
In qualche modo mi permetto che il sistema Mimì condizionino in qualche modo che mi faccia vedere delle cose ed un delle altre cose e questo a volte può essere non raccomandabile e può essere quanto meno che importante che io capisca perché viene fatto
Quindi profilazione degli utenti sentiment analysis questo mai un anche questa una un'applicazione importantissima noi ne sentiamo parlare per politica di salito perché
Il primo è stato Barack Obama no che a cui ha dato un una importanza fondamentale i si dice che parte forse della sua vittoria se anche legata un uso che ha fatto
Dei social media per cercare di capire qual era il modo giusto di presentarsi all'elettorato
Però dev'esserci chiaro che questo ormai è un sottilissimo in tutta la la parte commerciale di questa azienda dalle lavatrici ai telefonini
Sì usuale andare su Twitter piuttosto che su Facebook e cercare di capire cosa è l'utente sia stata dagli strumenti che che l'azienda propone queste sono in qualche modo le le applicazioni che inquisiti a parlare di dire sui giornali però l'ambito medicale è stato completamente rivoluzionato dalle introduzione
Di questo tipo di strumenti sia dal punto di vista diciamo più della materia si parla di conclude ce l'ha Biology
Via informatica però in qualche modo lo studio del in cui non sono medico quindi mi lasciate essere superficiale ma lo studio de il l'influenza del DNA in determinate patologie si basa sostanzialmente su tecniche di mascelle
Non solo allora abbiamo la gestione dei quello che è il sistema informativo dell'ospedale quindi la gestione delle cartelle cliniche per esempio con tutti Diversi esami che faccio con tutte le varie elaborazioni queste ovviamente avendole informatizzate possono essere gestite meglio e usate come anche dai medici sia la mia cartella clinica personale per eventuali patologie
Può raccoglie tutto e lo storico ma anche da un punto di vista villa diciamo tra popolazione per cercare di vedere quali sono casi simili a quello che ci ci si trova davanti ad affrontare e quindi come ha reagito nel passato eccetera c'è sempre questo doppio spacca in qualche modo questo tipo di dati perché parliamo punto già candidati di una Spartaco riguarda il singolo come profilazione dell'utente quindi personalizzazione
Ed era stato che invece riguarda la popolazione in qualche modo le tecniche statistiche ovviamente sono suo motto di corte
Natura non ultimo anche citiamo tecniche fanno sanità un po'a fare l'information retriva ma documentazione scientifica un un professionista nell'ambito medicale oggi come oggi sommerso da una valanga in vari articoli scientifici e quindi avere degli strumenti per aiutare a fare ordine organizzare questo materiale estremamente importante
In ambito economico finanziario questo usato uno dei primi abiti forse in cui sono applicate questi studi tipo Chasse
Oggi come oggi ci sono delle applicazioni che sono estremamente delicate perché questo capire se ne va in banca a chiedere un mutuo tipicamente
I nostri dati vengono inseriti in questo che mi ha detto algoritmo viene si apre la scatola nera e lì esce responso OK se da siamo affidabili non siamo affidabili sulla base USA con caratteristiche anche di questo prematuro parlare
Dopodiché robotica abbiam visto seminario
Ai seminari fanno anche sperava di robotica in cui questi algoritmi s'avvenivano solitamente usate guida autonoma e assistita che sono due cose diverse e di cui anche qui parliamo molto perché
E qui cominciamo a vederlo sembra quasi che soprattutto sulla guida autonoma noi deleghiamo la macchina la responsabilità di possibili incidenti di possibili quindi c'è una discussione che è importante su quanto possiamo chiedere la macchina quanto possiamo aspettarci cosa dobbiamo aspettarci e come gestire poi anche gli aspetti negativi
Ma insomma quasi quasi
Allora perché
Ripeto io che vengo da secolo scorso assolutamente sacra ho cominciato a lavorare nel secolo scorso ha già lavoravo Suma scegliermi ma non è una cosa così di moda adesso in questi ultimi anni mi son trovata ad essere una cosa che per me è chiuso Renzo trota azzerati di moda
Da cosa a cosa è dovuto questo diventa di moda di cui sentirmi così parlare secondo me sostanzialmente da tre fattori
E la prima il primo fattore anche in questi ultimi anni c'è stata una digitalizzazione molto estensiva di grandi quantità di dati
Prendo lo sappiamo per pubblica amministrazioni pubbliche amministrazioni son passate in modo molto pesante da cartacce o a digitale
Negli ospedali ok agitazione le cartelle cliniche e questo ha portato a grande Madrid citati
Addirittura cade con il diffondersi dei dispositivi mobili per esempio che parla proprio anche di cellulari oltre che i Palm tappezzata
Noi noi le aziende tendono a raccogliere tutti i dati che possono che derivano da questi dispositivi sulla posizione sulle azioni dell'utente e via di questo di questo passo questo perché ci si è resi conto come da che parte diceva
Prima che i dati sono una ricchezza immensa
Però
E Cristo se parlate con qualcuno razziando eccetera di capiterà molto spesso poi ti guarda ti dico sì invece abbiamo questi dati da questi Serroni conti questi dati
E adesso ci faccio perché effettivamente no non c'è miglior modo nasconde l'informazione che sommerge la nel sacco d'informazione
Andiamo nella direzione che questo non sarà più vero però per il momento bisogna anche che capiamo bene cosa possiamo aspettarci da queste grandi racconti dati e cosa invece non legittimo aspettarci
Secondo passò che è molto legato al primo al progresso tecnologico non sono dispositivi mobili ma anche proprio nella possibilità dell'hardware di elaborare tutti questi dati
E però attenzione perché Protaso non è stato solo nel arduo diciamo amante del software c'è stato un un grosso impulso è una ricerca molto intensiva
Su nuovi algoritmi su nuovi approcci io ho voluto portare qui inserire almeno in nome di Salvati unica che è considerato il il padre della statistica nasce il quindi anche nell'approccio che adesso per la maggiore
E tra l'altro prendendo un'applicazione questo sapete penso che tutti è capitato questa sono i i trattini che Google ormai da qualche anno ci presenta anche qui questa attivazioni machine learning che va a automaticamente ad andare dentro i dati per raccogliere le informazioni sulla persona che stava
Di cui sto parlando
La l'ultima parola sulla ricerca sugli algoritmi questa gente sugli algoritmi ha senz'altro potuto contare su o persone molto intelligenti gruppi di ricerca venga anche ben coordinati che andava bene però la ricerca la i passi avanti che sono stati fatti sono in in buona parte dovuti anche da Scelta di condivisione dei dati cioè quando si è cominciato a fare a progettare alquanto imprese vedi machine learning per l'analisi tattica del linguaggio naturale io vengo da quella da quell'area quindi gli esempi ecco il passo importante che è stato fatto è stato quando è stato raccolto un un corpus con tutte le analisi sintattica e di decine e decine di articoli presi dal dal Washington post
Allora e qui vorrei fare un commento perché secondo me anche qui si vede subito quello che è una testata tante potenzialità cioè tutti i gruppi di ricerca sparsi nel mondo han cominciato a lavorare su questi passa e potevano confrontare i propri risultati con quelli degli altri gruppi del mondo e quindi scocciato avere effettivamente lo stato dell'arte si poteva dimostrare poi vedremo
Per carità con i protocolli sperimentali adeguati lo si poteva dimostrare e indi a sistema funzionava meglio o peggio di un altro
Però attenzione perché quando si esagera in questa direzione a un certo punto ci si è resi conto che i nostri passi andava benissimo erano ormai sofisticatissimi eccetera per l'inglese
Non solo per l'inglese materie linguaggio tipico dei giornali che non è necessariamente lo stesso linguaggio tipico che ci serve nella sua applicazione
Quindi anche qui bisogna sempre mantenere in tempi camicia e quindi si è cominciato a lavorare raccoglieva passate presenti al suo lingue molto fra esse come italiano come lingua romanze come l'arabo che lasso molto importante
E quindi anche spingere troppo nella direzione cioè cominciamo a vedere qualche caveat anche spinge tavole la direzione mi lascio condizionare dei dati sono i dati che decidono tutto bisogna stare attenti perché i dati non recito niente siamo noi progettiamo anche i data center e noi dentro quella casetta mettiamo una serie di ipotesi che non è detto che si è verificata l'ipotesi si perché implicita cui non abbiam pensato era allora ma se un passeggero sull'inglese funziona vale anche su italiano no non è vero Cai italiano in prestito motivarsi dall'inglese
Allora ma qual è la differenza fra progettare un algoritmo e un altro di macellati allora la carne tra macellati in qualche modo mi stupisce perché l'obbligo dappertutto ma come è possibile questa cosa è che machine learning sono degli approcci che mi danno come risultato un algoritmo che li posso applicare allora se io ne faccio a meno sostanzialmente per qualsiasi applicazione devo mettermi ristudiare problema studiare i dati siciliano in qualche modo posso servirmi a capire problema e costruì Rahman ogni algoritmo invece conosce learning io effettivamente sembra magico o un grande da passata
E inviandogli machine learning mi produce poi una macchina che risolve il problema mi dicono mi produce il riconoscimento del parlato mi produce riconoscitore dell'immagine
E quindi la grande differenza è proprio questa che effettivamente per come posto il problema è applicabile non è troppo legato al dominio diciamo che il dominio lombardo dei dati
Allora qui quindi vediamo un attimo di cominciare a impostare i problemi no di machine learning in modo molto questo classici il primo sentiment analysis come dicevamo no io su un piccolo testo
Anche qui attenzione perché se faccio un sistema che funziona su Twitter riterrà linguaggio completamente diverso che per esempio si stanno che funziona su articoli di giornale
Cari quindi tra qui o ingrasso un pezzo di testo che però sarà preso da un certo dominio accresco fare un sistema completamente portabile e in uscita avrò se volete delle faccine
In positivo o negativo oppure neutro o altre versioni ci sono dei punteggi però questo è comincia a vedere quindi è un problema di classificazione al testo di grasso e l'uscita e all'interno di insieme finito di classi
E il seconda in alto guardiamo se non funziona più parte acquisto lo schema per un riconoscimento del parlato siccome che mi avete fatto che grande storia avete vengo da lì ovviamente ci son rimasta affezionata proviamo interessante se ci pensate perché i parlato vuol dire che io prendo un segnale segnale acustico lo metto dentro la macchina devo uscire una stringa di parole
E guarda caso non esce mai una stringa di parole completamente a caso ormai abbiamo dei buoni conoscitori di Parlato anche sulla sul telefonino c'era è un problema che insomma non è risolto nel caso generale ci son sacco di problemi
Però è un problema in cui abbiamo capito come funziona
A allora questo segnale io dovrò in qualche modo rappresentarlo in modo adeguato per la macchina si chiama un passaggio di estrazione delle caratteristica
Già qui faccio delle ipotesi perché per esempio io probabilmente per il riconoscimento del parlato trascurerà al volume non è importante quanto forte parla una persona per capire cosa persone dice
Quindi già nelle stazioni dell'efficienza il mio problema le caratteristiche scusate tanto alta
Io faccio delle ipotesi di base su quello che poi potrà ottenere indietro il mio si sa se io non do anche il sistema di informazione sufficiente per risolvere il problema e mio sistema cosa mai in grado di risolverlo
Non solo li riconosce il parlato interessante perché a parte da una modello del lingua che io vado a riconoscere e quindi avrò una dizionario dei le parole di come sono pronunciate non solo no anche dei modelli che mi dicono come queste parole si con catena
E come vedremo magari nota proprio dei modelli di frase completa perché ma se trascrivete quello che io sto dicendo io me ne rendo conto che non sempre le mie frasi sono proprio corrente magari qualche volta parte in un modo e poi a un certo punto mi perdo e finisco in un altro ma nel ecco che il linguaggio parlato molto diverso dall'impaccio scritto
Quindi per esempio i Taste di dettatura
Sono molto diversi dai tasche di Parlato spontaneo parla spontaneo eh fare le trascrizioni di quello che sto parlando per esempio
Tasti dittatura è un un medico che legge un referto radiologico e detta la il referto stesso
Molto simile se volete al riconoscimento del parlato cioè trascrivo quello che è stato detto riconoscimento del parlatore
La l'ultima figurina là in alto a destra dice io cerco di riconoscere chi mi sta parlando e questo naturalmente è importante per per esempio dare accesso d'accesso alle terminati Sistani
Allora anche qui se volete l'ingresso è sempre il il segnale acustico
L'uscita però è diversa
Allora come vedete ovviamente il sistema dovrà essere diverso cioè non è detto che dato un insieme di dati in questo caso i trascorsi di scusatemi di registrazioni del parlato io come recita sempre riconoscimento no posso fare dei Tasco completamente diverse
Altro sistema tipico è il nostro spam detector no quel che abbiamo tutti recanti l'e-mail che ci cestina senza neanche chiedere nostro parere tutte le mail che su uno
Probabilmente non di nostro interesse diciamo che sono spam a e quello portato perché io penso che tutti voi sia non sono adesso vecchietta vi sia arrabbiati prima poi perché Sempé capita prima qualche cestina qualcosa che invece era importantissimo
Passati sottile quando scriviamo dei messaggi noi adesso ci poniamo il problema di mettere un saggio e che sia credibile perché altrimenti Stam ma Mellon me lo butto dello spam e di chi lo riceve
Non mettere magari liste troppo lunga perché altrimenti espande tanto rischio ci stia alla mia mail ok ecco quindi che anche lui quando voi andiamo a costruire il sistema possiamo di machine learning
Quello che noi pensiamo eh
Ho puzza sarte che pensare che si partiamo accogliamo i nostri dati costruiamo il nostro sistema Manas sistema cambierà il modo in cui l'utente in sì sì si comporta OK quindi in qualche modo cerca di gestire il problema in qualche modo la il meccanismo linguaggio naturale cambia anche il nostro comportamento
Allora a qui perché sta andando molto lunga dunque quindi qui vediamo lo schema di come fatto una al mi carisma deputato Marco
Abbiamo due ma questo non è molto importante abbiamo due approcci senza supervisione con supervisione assecondato imitati siano annotati a mano il primo valutati
Abbiamo un passo difficile extraction tumefazione Caprice di cui ho già parlato
Abbiamo il meccanismo di Moshe learning che produce poi allora dei delle macchine quindi dei modelli predittivi
Allora come dicevamo rappresentazione dell'ingrasso
A quindi estrazione dell'ufficio è un passo importantissimo perché nell'andare a a rappresentare il mio ingresso io sostanzialmente metto la conoscenza che ho del dominio
E quindi per esempio precoce dal parlato ci sono tutta una serie di parametri che sono derivati la trasformazione segnale acustico e charter
Allora io cerco di essere di solito di abbondare cioè Dimitri P. formazione di quella che penso che mi sembra e quindi ci mette dentro tutto quello che io però devo faccia attenzione sempre ci vuole l'esperto del dominio in questa fase che conosca quello che sta facendo cioè io non potrei andare a fare un esattore inficiare per un sistema di una banca perché non so niente signor antichissima ok avrei bisogno del allora invitato della banca che mi spiega quali sono i di farsi da sé ufficialmente perché siete portati tenere in considerazione e questo è un passo fondamentale in cui come vedete io introduco un sacco di ipotesi cioè io quello che ha vorrei far crollare e questa idea che questi abili machine learning sono delle cose asettiche stanno sopra no non è vero sono assolutamente ricco pieno le ipotesi che sono state rimesse dentro e questo voi lo sapete perché per esempio uno dei si sarebbe molto discusso sono beh questo dei mutui è importantissimo
Allora per esempio i dati sono soprattutto sugli sugli Stati Uniti perché ci ha visto di più e ne abbiamo allora per esempio ovviamente nella Scelta di dare andare un mutuo io non posso andare andare considerare delle inficia discriminanti come per esempio razza quindi la rata
Di solito non viene messa all'interno del caratteristica correttamente
Però sul codice deviazione della pace obiezione postale qui tutti mettono perché all'indirizzo alla persona caso elemento postale soprattutto sta come quella americana che è molto classista
Vuol dire quartiere in cui abito il quartiere in cui abita un'alta correlazione con la razza quindi di fatto se ha visto o il rischio era che in realtà questi Sistani intendano conto di discriminazioni razziali
Ho discrezione di altro genere
Ah no ma io la razza non ce l'ho messo non è una giustificazione sufficiente
Perché se io metto una o più altre informazioni che sono alte correttamente correlate con la FIT certi trova discriminante qui sotto comunque mi darà un risultato discriminante e questo è uno dei problemi importanti che la studiamo da affrontare
Come garantire come giustificare il comportamento di massi Sistani
Allora cioè dei latin training qui andare a progettare il training Satta locali insieme dei dati da cui apprende accampato tutt'altro che banale
Perché non solo deve andare a contenere tutti gli esempi tutti i casi che io voglio poter trattare ovvio no
Ma deve anche darmi una rappresentazione statistica che sia secondo realtà di questi casi e questo vuol dire stanno dei casi insoluti frequenti sono più frequenti
Allora i casi più frequenti sortiscano code penso casi che sono rari nella realtà
E sono quelli in cui la macchina può fare degli errori ma degli errori che voi capite che finché sbaglio a riconoscere una parola magari pace ma scusate se io sbaglio e nego un mutuo se io sbaglio e per esempio sul dei processi addirittura viene usato ok per andare a decidere il tipo di condanne centra non ex articolo se sbaglio qui faccio dei danni
Allora io sono tipicamente delle quote perché io sono una persona del secolo scorso molto che va a cercare su internet tipicamente cose il segno technology web ok passerella tifare con tecniche informatiche per lettera per le abitazioni guarda a sono fuori Alonso sbagliata come genere sono sbagliata come fasce d'età
Ecco che questo Google tipicamente ripresenta appuntamenti con le signorine io abito molto come studenti ovviamente e però allora voi capite che lì io semplicemente non li guardo Thaci possono sa di casi questo io ogni volta che lo vedo mi ricordo che attenzione la macchina funziona bene per il caso tipico lo studente di informatica tra i venti e i trent'anni che va a vedere no come come risolvere gli ultimi framework per guardare centra ma non fa necessariamente mai teme che abbiate pazienza assolutamente il diritto di avere questi tipo di interessi culturali prevede siete pronti pensione perché avendoci passato una vita non so se andava in pensione però insomma
Allora Scelta di dati di training è importante non è possibile pensare di comprendere tutto ma è importante per perché quella nella descrizione della realtà che le donne avermi si stanno e io sto lavorando per fare degli algoritmi che vanno a rappresentanza interna ed un modello di quello che dire tanto
Allora a questo punto ci possiamo pensare sopra io introdurrà fra i miei gli elementi che hanno reso possibile questo sviluppo del macello Herning è va be'scatologico
Abbiamo tre macchine i prepotenti cioè non vi dico la memoria adesso abbiamo quanta ne vogliamo potenza di calcolo effettivamente aumentata molto eccetera
Ah beh ma allora sembra mi sta dicendo usato di hardware bellissima Potenza accusato di dati questi big detta vuol dire dati veramente grandi quote Salamanca sostanzialmente a un algoritmo stupido che prende i dati e li usa per dare l'uscita per fornire l'uscita quando fallo lattico in modo predittivo
No perché il treno in sette grande quanto vogliamo è sempre finito quindi la macchina non può trovarsi un caso uguale a quello che ha già visto e dare l'uscita del caso già visto
Primo perché nei dati che ho visto e ci passa degli errori ci possono essere due ingressi con lo stesso due lo stesso ingresso con due uscite diversa neanche o per errore ma anche perché semplicemente dato dalla presentazione dell'ingresso che mi ha messo insieme dicasi dando risposte di massa
Quindi l'apprendimento uno dei temi fondamentali dell'apprendimento eh generalizzazione io devo imparare a generalizzare dagli algoritmi
E messo pone dei problemi e per cui soprattutto in fase di valutazione
Perché a questo punto voi capite che io non posso calcolare le prestazioni del mio sistema sui dati posato per addestrare perché l'accusato per adescare basta di militi Coppi e c'abbiamo tali e quali
E quindi ci sono tutta una serie di a protocolli di valutazione delle prestazioni in cui io dopo essersi cura di valutare di stimare le mie prestazioni sempre su dati che non sono mai stati visti intanto do costruivo l'algoritmo
Ogni e questo naturalmente deve però essere che questi dati sono nello spirito sergente che vi ho detto che era un po'duro lo diceva nello spirito del corpus dei treni Satta cosa vuol dire che lo spirito non sembra una cosa intesa distruzioni probabilità può essere ma soprattutto deve essere delle descrive nel suo modo l'applicazione se no stima delle prestazioni su un caso diverso
Allora anche qui velocemente la credenza detto in realtà io per esempio siccome il training sarte è finito non posso mai dire che qualcosa che non ho visto né treni saltati sia impossibile
Questo lo dirò ma lo dico quando scelgo il modello cioè ci sono delle ipotesi del bagaglio che sono di base altrimenti per quello che ne so se c'è un caso che non vedo nel training sarte con ogni probabilità semplicemente un caso raro
Ok un caso che è difficile che venga e quindi io dei modelli in cui quello che non me ne andrei insalate se non ho il dovere ipotesi considero possibile con piccola probabilità possibili ripeto però qui è essenziale l'ipotesi di moda no perché è una decisione chi costruisce l'algoritmo o a implicitamente a volte lo sa addirittura ricostruisce la cultura fa senza rendersene conto perché sceglie in un tour box una serie di possibilità ne prende uno che gli va bene e non si rende magari conto perché non ha studiato tutta la letteratura che quell'algoritmo con quel tipo di approccio presuppone concerto modaiola
E poi naturalmente nascente dei dati
Eh beh questo penso che di avervi convinto sull'importanza del modello quello che però un ultimo esempio che per me è importante è che non sempre anche se io costo benissimo il problema
Ecco e riesco modellando con una algoritmo il verso fine con un modello scusatemi i pacifisti Tato
Però avvolta in modalità sofisticato mi presuppone troppi parametri da stimare e alla fine funziona peggio della di dal dodici di un modello un po'più semplice che però in posti ma re bene e qui l'esempio viene dal riconoscimento del parlato
A e questo è proprio uno corvi a son passate attraverso questa discussione all'inizio proprio della mia carriera si diceva allora a nome Chomsky ok diceva ma tutti in questi linguaggio naturale è la struttura del linguaggio naturale gerarchica ok quando facciamo analisi sintattica ne costruiamo un albero
Ha pensato ma Noyer da parte degli ingegneri noi de lingerie linguaggio ci chiamavamo e dicevamo no ma nostro sistema funziona bene consistam ma sequenziale ok sarà regolare e ci allarma
Allora al fine ha vinto il modello sequenziale perché perché aveva prestazioni migliori ha vinto ma ovviamente la riflessione è stato sì ma perché questo modello
Vince sull'altro peraltro aveva troppi parametri da stimare
Grazie probabilistica quindi di un modello che andava bene per ma c'è il niente di quel modello era troppo complicata
A questo punto i parametri venivano stimati non abbastanza bene non abbastanza aderente alla realtà e quindi in realtà alla fine faccia più errori di quelli che di cute non un modello più semplice
E questo per me è stata una lezione fondamentale che io ho ricordato in tutta la mia carriera perché non è vero che capire benissimo il problema Midan necessariamente un modello efficace in una in contro deperimento Toma
Ora questo siccome sono un po'corta a quei tempi lo salterei vorrei fare ovunque siedo Paroli su questi arrivare al braccio proprio pochi minuti a approccio adesso si prepara a molte di queste Paci dita
Gli abbracci di allora non non è tutta Macilletti venne a casa sul lettino canali neurali però o una delle dei tipi di approcci importanti sono basate su reti neurali e io quando ho messo un piccolo schema anche della rete neurale che abbiamo nel cervello per dire allora eh sì ispirata a ok però non aspettatevi che una rete neurale sia neanche vagamente un modello di un euro né vero
Semplicemente la rete orale come era in passato era semplicemente una un modello a traforo contrastati lo Stato perde il ingresso lo stato intermedio è quello diciamo il calcolo con l'interno e poi avevo un'uscita che qui mi sono solo con con l'odio allora abbiamo più potenza di calcolo abbiamo algoritmi più sofisticati abbiamo più dazi per stimare i parametri
Ma ultimamente in questi ultimi anni c'è stato un boom detta degli approcci cosiddetti dico profondi già o aggiunto molti strati intermedi
Anche questo affascinati dal fatto che nel nel cervello umano il è chiaro che i ci sono più livelli ma soprattutto a un livello molto più sofisticato compì parametri quindi realtà che si adatta molto più alla realtà
Qual è il problema del al mio al mio mediamente allora questo approccio sette rivelato una veramente l'assoluzione per un sacco di problemi non ultimo prete problema estremamente difficile come la traduzione dell'ingaggio attuale
Ma
Se volete adesso nessuno sa bene perché cioè a quello che che sta dicendo anche a volte ok la vogliamo facciamo questa architettura eccetera però è importantissima anche cercare di capire perché funziona in questo modo
Anche perché come dicevamo poi l'uscita di questi algoritmi passo consolare nostra vita e quindi io devo poter giustificare perché ho preso certe decisioni
Il fatto di dire no ma l'algoritmo come detto di così non può essere sufficiente
E però volevo farmi vedere allora e qui la cosa accade molto rilanciate io per prima sosta prima ha saputo affascinata effettivamente se io vado dal dall'imbarazzo verso l'uscita
A in molti casi credo una o il livello di astrazione sempre più elevato
Quindi per esempio se io Apcom incapaci di questo tipo e linguaggio naturale
Semplicemente apre una finestra di parole credo riferì le parole che precedono accetta di pagare di prevedere la prassi la parola
Adesso qua so che non leggete ve la faccio vedere io Pai vi racconto io poi posso andare a trovarne rappresentazione delle parole del dizionario questo caso in inglese
Che ha delle caratteristiche che sono estremamente interessanti dunque è chiaro io l'informazione che ho messo nel mio borsello è semplicemente dei testi linguacce naturali l'inglese corretto
Prendevo le prime quattro parole e guardano con brevi della la la quinta poi prendevo dalla seconda ricavata comprende la terza e la sesta e via di questo mondo ai quindi niente a sodomiti nessuna informazione allora qui e si vede che c'è una vado comasco significa questo per esempio sciacquare eh la rappresentazione della parolaccia guarda che è una parola che ha molti significati
Jaguar è il l'animale sciacquare è una macchina di lusso Richard ora è un sistema operativo sciacquare anche questo io sono troppo vecchia ma mi dicono una cantante africano
Ecco che si trova è che quando io queste parole Poli semi che
Lei mi trovo quattro stanze effettivamente diciamo qua che sono qui sono messe vicino ad altre parole come l'uso e come decappottabile con particolare queste e messa in in insieme vedete qua in vicinanza quota strumenti musicali stinchi bordo leggiamo etc
Questa con software Microsoft sia operativo e qui ho l'animale poverino che questo lo trovo cattivo ma lo mettono sempre solo insieme con il cacciatore
Però ecco questo funziona funzioni diverse lingue addirittura funziona tra sangue c'è quindi se vado Nanni quell'altra io trovo che parole che sono così significato Samsa zona addirittura posso fare delle costruzioni geometriche all'interno spostarmi come ricostruire il significato è però
Nessuno sa perché ok ecco queste
Non ci va tanto bene nel senso che cioè ci va bene noi come ricerca perché è un bel problema da risolvere però naturalmente dobbiamo è importante che questi algoritmi non sia sufficiente presi a scatola chiusa ma capire su cosa
Per cosa servono perché funzioni certo ma è un ultimo cenno a il problema della privatezza dei dati
Perché noi dal parlato seduti fanno di questi dati possiamo utilizzarle eccetera però questi dati sono spesso nostre e hanno diversi livelli di sensibilità abbiam detto che importante l'ambito medicale dati medici sono estremamente
Sensibili cari proprio anche per aver l'assicurazione
A allora sembra un problema semplice perché poi si fanno i vari passi si diceva all'inizio i dati cioè io uso questi dati senza usare nome cognome neanche il codice fiscale dei pazienti
Stati Uniti sempre han preso questi dati un database così atomizzato
Hanno preso un'altra data pesa che quello degli elettori americani il database degli debuttanti sostanzialmente non è negli Stati Uniti è pubblico e cioè nome cognome Indirizzo salto indirizzo
Ah non è cruciale i dati comuni tipicamente il capo è molto indicativo però due-tre sud dove abitavano eccetera o ricercatore a dichiarato pubblicamente da questi dati tutte il quelli con sanitario di un politico molto in vista
Perché in realtà non è così banale la protezione dei dati per quello questo ci tenevo arrivare nella come conclusione a dirlo cioè questo è un problema che tutti noi dobbiamo sentire perché noi stiamo rilasciando Dazzi vi stiamo rilasciando anche senza rendercene conto uno dispositivi che prima non citata importanti se adesso questi e dispositivi indossabili
Che ti misurano la pressione ritmo cardiaco adesso magliette bellissime sono son veramente belle ed hanno hanno un sacco di dati all'interno e naturalmente a chi produce questi questi dispositivi sta accumulando tutto distanti su di noi ma pesa anche solo banalmente a un dispositivo che ci dice ci mette un allarme quando dobbiam prendono certa medicina si sappia quindicina devo comprendente questo tutti dati sensibili allora a una delle tre ricerche importanti è come salutare la privatezza di questi dati
E qui sono pensa troppo lunga va be'le conclusioni sono sostanzialmente quello che ho detto fino ad adesso
Vi ringrazio
Grazie
Dopo qualcuno
Programmatici
Sì sì tanto qui si si deve caricare probabilmente da ancora un po'di presentazione ma intanto i dovuti aspettare anch'io dal della che diciamo non è banale perché ho fatto cose abbastanza diverso nel corso del però diciamo che fondamentalmente da bambino volevo fare l'astronomo che rimasto mio sogno nella prossima vita
Poi diciamo
Durante il liceo dall'astronomia sono passato alla filosofia che è anche un passaggio abbastanza naturale per certi versi e quindi ho studiato filosofia occupandomi soprattutto di un campo progressivamente di un campo abbastanza specifico che la storia della logica
Tra il Medioevo e larghezza mi sono laureato a Roma con Tullio Gregory con sulla di scritti oggi su un gruppo di scritti logici di Leibniz
E poi ha fatto il dottorato a Firenze con il gruppo di Ettore Casari Maria Luisa Dalla Chiara Massimo fognari
Sulle appunto tentativo di utilizzare alcuni strumenti dalla logica contemporanea per rappresentare sistemi logici tra il tardo Medioevo Leibniz in particolare il concetto di possibilità alla logica modale un campo che interessa più o meno un paio di persone al mondo al dottorato l'ho fatto
In parte in Finlandia perché una delle pochissime persone che si occupavano degli stessi argomenti era era in Finlandia nel frattempo ho cominciato a lavorare ho lavorato a lungo una dozzina di anni alla Camera dei deputati all'archivio storico
Ma sia durante gli studi di Filosofia
Perché appunto occupandomi di questioni legate alla logica annoierò ma avevamo come docente di Logica Carlucci luci che lavorava
Da cominciato a lavorare molto presto su tematiche legate alla programmazione logica
E quindi abbiamo studiato alcuni linguaggi di programmazione Lisp Prolog
E
Ho cominciato a occuparmi anche di informatica di web alla Camera aveva lavorato ad alcuni progetti di informatizzazione di documenti all'Archivio storico quindi parallelamente al lavoro sulla storia della logica ho cominciato a occuparmi anche di
Questioni legate alla
L'uso del web del digitale gli strumenti digitali in particolare nell'ambito delle culture la cultura umanistica
Progressivamente questo secondo campo a assorbito piuttosto continuato a lavorare continua a lavorare al non quando posso anche su temi di storia della logica però progressivamente il campo della digitali Humanities oggi si dice adesso meme parlerò rapidamente assorbito progressivamente
Più tempo e oggi prevalentemente il mio interesse di ricerca nel campo della dell'informatica le digitali Humanities Servedio alcuni settori legati in particolare all'editoria al libro alla lettura nella fase dell'incontro con il digitale questo in campo su cui lavoro di più oggi
E
Oggi vi vi vorrei parlare
Di una insieme di tematiche io preparato diciamo ciò una presentazione che questa che
è un po'più divulgativa se vogliamo
E cerca di presentare alcuni dei problemi che vengono fuori quando si lavora
Costo momenti informatici in ambito umanistico
E in particolare alcuni dei problemi che sono legati al campo dei dei di verità e in generale
Della rappresentazione dei dati vedremo che non è per niente banale capire esattamente a cosa ci riferiamo cosa ci interessa effettivamente quando parliamo di dati
In ambito umanistico
E e poi se resterà una coda di tempo anche una presentazione sull'aspetto molto più specifico legato in particolare alla storia della filosofia che può essere un'applicazione possibile di alcune delle cose di cui dirò in questa parte più generale vediamo se ci arriviamo se ma ci accontentiamo di questa presentazione più generale innanzi tutto
Digitali Humanity ESP
Cosa vuol dire parlare di questo campo veramente di difficile definizione all'incrocio tra le discipline umanistiche gli strumenti digitali ci sono state molte discussioni nel negli ultimi venti venticinque anni anche proprio sulla terminologia da usare
Si è parlato a un certo punto nel mondo anglosassone di computer and di Humanity il computer e le discipline umanistiche oppure gli Humanities computing
Il l'uso di i computer fatto da una prospettiva umanistica in italiano per esempio si è parlato per un periodo di Informatica umanistica
Ancora adesso quello che io insegno è sostanzialmente diciamo il tempo è meno usato Informatica umanistica
E su questo autore ci sono state molte discussioni Informatica umanistica o umanistica informatica dove che si pone l'accento
Cose il termine digitali Humanity schede e quello più usato oggi in un certo senso è quello che soddisfa di più perché dice di meno parla soltanto di un possibile incontro poi in realtà se andiamo a cercare di capire esattamente a cosa ci riferiamo quali sono le metodologie qual è il focus specifico delle digitali Humanities ci si accorge che il campo non è affatto banale
Io credo che ci sia un aspetto fondamentale
Che va considerato quando parliamo di digitali Humanity esche la dimensione della testualità cioè in qualche modo ci interessa
Qualcosa che sicuramente collegato anche al linguaggio
Ma collegato forse in primo luogo
Al all'uso del linguaggio all'interno di testi
La testuale dimensione della testualità e della documentali tale sono due dimensioni che sicuramente almeno
Questa è una delle tesi avanzate direi che una tesi ragionevolmente convincente poi si tratta naturalmente di fare scelte non non non resterà che esista
Da qualche parte nel mondo hippie perorare una definizione perfetta qui noi dobbiamo cercare di avvicinarci al contrario sono le nostre scelte in questo caso che evidentemente determinano cos'è una disciplina io credo che questa dimensione della testualità il lavoro con la dimensione della testualità sia una dimensione particolarmente importante quindi semmai andiamo io qui io
Introdotto le Busato la copertina di uno dei tanti libri che sono legati al tema di cosa siano le digitali Humanities proprio perché in questo volume che una raccolta di saggi c'è una grande attenzione anche all'evoluzione storica al ai problemi di terminologie di definizione che effettivamente una cosa non banale troverete probabilmente persone diverse che si occupano di ambiti più o meno legate le digitali Humanity sono informatico umanistica o chiamatela come volete che danno delle definizioni un po'diversa anche in base ovviamente loro interessi di ricerca sicuramente
Uno dei lavori pionieristici in questo campo è anche un buon lavoro per cominciare a riflettere su questa idea di BT detta nel campo delle io Mani Tese e il lavoro che ha fatto pionieristico assolutamente che ha fatto padre Busa
Con Linde costumisti CUS
Ora io non so voi quanto abbiate già conoscenze in questo campo ma riassumo molto rapidamente padre Busa
A un gesuita che subito dopo la seconda guerra mondiale lui lavorava aveva fatto una tesi sul linguaggio di San Tommaso in particolare alcuni termini nel linguaggio di San Tommaso
Subito dopo la seconda guerra mondiale legge per caso un articolo che parla dell'IBM l'IBM come sapete era attiva già prima della seconda guerra mondiale anzi ci sono
State recentemente enormi polemiche sul ruolo che ha avuto l'IBM nel vendere al regime nazista delle macchine non macchine elettroniche evidentemente macchine meccaniche che però erano state utilizzate per tenere registri e contabilità anche dei campi di sterminio Lelli PM produce la macchina da calcolo
Subito dopo la seconda guerra mondiale il mondo diciamo dalle macchine da calcolo lentamente si passa a una storia affascinante che meriterebbe di essere raccontata ma si passa progressivamente ai calcolatori elettronici rimane nella definizione inizialmente questi via di calcolo e solo progressivamente che ci si rende conto che il calcolatore che noi
Fra l'altro
Nell'Ottocento i calcolatori erano le persone che facevano i computer se erano le persone che facevano i calcoli
Lei
Ha cioè li grande magazzino statunitense all'inizio del Novecento assume computers cioè assume persone che fanno calcoli inizialmente c'è questa idea che la macchina è innanzitutto la macchina da calcolo
L'idea che attraverso i numeri e in particolare attraverso gli zeri dura del codice binario si possono rappresentare anche altri tipi di informazione
è un'idea che esisteva già da prima è un'idea per esempio che molto chiare Leibniz per l'appunto Lai bellezza padre anche del calcolo binario o almeno di alcuni meccanismi di uso
Del calcolo binario era talmente colpito dalla potenza espressiva degli zero e degli uno era il periodo anche in cui c'erano c'era come dire la fascinazione delle notizie che venivano dei missionari in Cina sulle filosofie orientali e la invito a un certo punto dice sostanzialmente Dio voi sapete la Ibiza famoso per la tesi che Dio sceglie il migliore dei mondi possibili
Una tesi su cui si potrebbe anche qui parlare a lungo con la gesto non era un ottimista come lo un ottimista un po'sciocco come lo dipinge Voltaire in realtà era un consapevole pessimista gli assi adatterebbe molto bene il titolo di un libro di Philip dica se questo mondo
Vi sembra cattivo e perché non avete visto gli altri che sono ancora peggio presta con folla Malaj Brizzi diciamo dice che qui il risultato e come Fabio a scegliere migliore dei mondi possibili fa un calcolo molto complicato in cui cerca di massimizzare la quota di realtà minimizzare la quota di male morale
Tutto questo si si basa sul fatto che quota di realtà e quota di Mario
Morale sono rappresentabili in termini quantitativi
La caratteristica universale di là denso meccanismo per rappresentare in termini quantitativi alcuni concetti che normalmente in filosofia non sono trattati in modo quantitativo e per la sostanzialmente Dio è un calcolatore
Che lavoro Santa calcolo binario lui dice
Vi dicevo la fascinazione alle filosofie orientali in negli hangar avevano capito tutto i mediante non sono altro che rappresentazioni metaforiche dello zero e dell'uno perché tutto si può fare lavorando con gli zero e l'uno Laghezza fa disegna un una un medaglione in cui c'è Dio da cui discendono degli zero degli un una cosa che a guardarla oggi diciamo è una specie di rappresentazione piuttosto impressionante di questa specie di onnipotenza rappresentativa del digitale
Qui c'è una lunga storia dietro
Ma e soltanto dopo la seconda guerra mondiale che si comincia effettivamente a lavorare
Su quel computer elettronici inizialmente come macchina di calcolo quand'è che si capisce che gli zero ed uno che possono essere rappresentati non sono solo e necessariamente numeri cioè che il digitale non il i computer non non lavorano solo necessariamente con numeri beh un passo molto importante è stato proprio padre Busa che legge questo articolo sulla potenza dei col dei nuovi computer cervelli elettronici computer elettronici va in America a chiedere all'IBM ma non è che questi computer potrebbero essere usati per costruire in maniera automatica tavole di frequenza concordanze per studiare il lessico di San Tommaso d'Aquino
E da qui parte questo progetto dell'India questo mistico s'perché sostanzialmente il corpus delle opere di Tommaso d'Aquino
Allargato progressivamente anche a molte opere di autori tu intorno a San Tommaso Autori tomistica autori che hanno influenzato Tommaso e inizialmente il lavoro che vuole fare padre Busa un lavoro sostanzialmente di analisi quantitativa dei testi
Tavole di frequenza concordanze
A l'aspetto interessante è che per padre Busa e per certi versi se ci riflettiamo forse ancora perfino per nuovi se andiamo a guardare la quantità mostruosa di dati che sono dietro l'Index mistico s'che sono sostanzialmente un corposo un corpus di testi
Questi dati all'epoca erano Bighi detta nel senso che erano una quantità di dati percepita come enorme
Per lavorarci a mano
Il computer era visto già allora come uno strumento che poteva aiutare nella gestione di una quantità di dati che difficilmente potevano essere gestiti in maniera manuale
Certo tutta la tradizione ottocentesca tedesca le le schedine a mano c'era comunque pensiamo a lavori lavoro sulle concordanze partito ben prima di avere a disposizione i computer che lo rendono quasi meccanico
Questo lavoro di padre Busa è dunque un lavoro in cui sostanzialmente il testo
Il testo di Tommaso di questi questo corpus di Tommaso e autori tomistica e trattato come una base di dati
Come una larga base di dati
E inizialmente da questa base di dati vengono ricavati quel tipo di viene fatto quel tipo di analisi quantitativa che già si conosceva
Inizialmente non viene neanche in mente di fare altre cose con questi dati cos'altro si può fare con dei dati testuali ma quei dati sono dati di opere di quegli autori quello che noi possiamo fare analisi quantitativa dei testi e
Le digitali Humanities nascono in parte con questo tipo di lavoro di analisi quantitativa dei testi
E però se mai riflettiamo su questo idea centrale che in questo momento è l'idea del testo e ci chiediamo quali dati
Sono nei testi cioè se noi vogliamo fare il passaggio dal testo i dati certo abbiamo dei dati di tipo lessicali
Abbiamo dei dati di tipo sintattico
Abbiamo un certo punto ci si accorge ma guarda forse si possono trattare in qualche modo utilizzando algoritmi adatti anche dati Tito semantico informazioni tipo semantico
Abbiamo metadati
Cioè i dati che descrivono i testi
Ma questi metadati sono in gran parte frutto di scelte ma possiamo dire che se io voglio lavorare sul corpus di San Tommaso certo ci potranno essere discussione sui tra i filologi su quella determinata quaestio è effettivamente i Santomaso no ma io ho comunque un corpus di testo primario che è quello quelle quei caratteri sono ma nel momento in cui comincia a lavorare sui metadati cioè sulla descrizione
Quali sono i metadati che mi interessano ecco già qui vedete che l'idea di un corpus di dati come dire da considerare chiuso a sua volta ha dato e qualche cosa e comincia a entrare in discussione
E
Consideriamo anche che non necessariamente quando parliamo di dati di questo genere cioè presso l'esempio che abbiamo fatto con l'Index un istituzione esempio molto tradizionali corpus testuale però non è detto che i i dati siano solo dati testuali anche quando parliamo di elementi testuali se io prendo un libro
Io come come metadati di questo libro l'autore la casa editrice ma la copertina l'immagine di copertina
E comunque un dato
Collegato a questo libro e non è un dato testuale tradizionale il collegamento Tex Tex ciò perché è un collegamento che almeno in inglese a uno ma tessitura
è un collegamento che in qualche modo ci aiuta anche a capire appunto che i dati che possiamo ricavare da un insieme di fenomeni testuali possono essere anche molto diversi e possono dipendere molto anche dall'occhio particolare con cui stiamo guardando a quel fenomeno testuale
Ecco che allora testi e corpora sono sicuramente un esempio principe
Di di dati con cui si può lavorare e vedremo tra un momento come già sembra sembrava parecchio sembrava moltissimo lavorare con i dati dell'inverso misti costa vedremo come esplode questa dimensione dei big d'età quando cominciamo ad allargare a corpora ancora più ampi
Ma c'è sempre questo elemento cioè cosa consideriamo dato rilevante
C'è anche un'altra considerazione da fare io finora ho parlato di testi di corpora abbiamo fatto l'esempio di dati editoriali ci tornerò tra un momento cioè i dati relativi a un libro pubblicato però visto che già qui ci sono dati che non sono necessariamente banalmente dati testuali ma se poi noi andiamo a guardare lusso dei testi la dimensione legata all'uso dei testi
Ci accorgiamo che introduciamo potenzialmente un'enorme quantità di altri possibili dati
La tiratura di un'edizione
Come viene distribuita la tiratura di questa edizione oggi quando lavoriamo in digitale su testi elettronici
I dati che si riferiscono all'uso dell'informazione
Diventano come dire per certi versi ancora più numerosi dei dati per possiamo considerare in qualche modo dati primari ma quali sono dati primari quali sono dati secondari molte situazioni è tutt'altro che banale dipende da da come noi stiamo guardando le cose
Sicuramente un corollario che possiamo come dire esplicitare subito che alle digitali Humanities
Non interessano soltanto i libri cioè non interessa solo il dato testuale tradizionale interessa interessa molto come vedremo interessano molto anche i lettori e il modo in cui lettori guardano a Librino ai testi
In generale
E
E se andiamo a guardare come guardano i lettori
All'informazione ai testi
Che tipo di informazione vuole ricavare un lettore da un testo qui il mondo delle biblioteche un mondo estremamente importante c'è un rapporto particolarmente stretto io credo tra digitali Humanities mondo bibliotecario perché i bibliotecari hanno da tempo da secoli fatto
Dell'organizzazione dell'informazione del tentativo di capire come organizzare l'informazione come Kaká la Carla i temi che oggi vanno sotto l'etichetta di come costruire ontologie quali ontologie usare beh questo i bibliotecari in un certo senso sono stati i padri di tutti noi nel lavorare
Su ontologie e se andiamo a guardare cos'è rilevante per esempio di un libero dal punto di vista di un bibliotecario
E degli utenti allora il bibliotecario dirà
Almeno un bibliotecario prendiamo un bibliotecario del secolo scorso mi dice benissimo io c'ho le mie regole non so le regole sul catalogo degli stampati nella biblioteca vaticana che sono state o o le regole della lepre del congresso che sono state quindi le le le classificazioni o la Classificazione decimale di quei cioè ciò dei sistemi standardizzati molto fissi per catalogare le informazioni poi vibrate Cario e anche qui sono stati i primi a rendersi conto dello scollamento tra il sistema formale organizzato le regole fisse che sono in qualche modo indispensabili perché senza regole fisse senza un sistema organizzato è molto difficile lavorare in maniera affidabile ripetibile e poi quella che chiedono gli utenti io qui ho messo insieme
Perché sono diverse divertenti
Alcune delle richieste che allora venivano scritte oggi verrebbero fatte via web all'epoca venivano scritte annotate puntigliosamente dai bibliotecari sul loro schedine
In ferie pesca un bibliotecaria qui viene viene chiesto un libro che mi dica autovie Mistress se rimanesse ed musica al oggi oppure una utente che chiede do io che venivo Hooks on Human Bynes
E qui la Sampdoria Human Being che evidentemente rilevante per questo particolare utente è una categoria che e molto problematica dosare diciamo come classificazione ontologica
Questa è un'altra presenti divertenti non c'è qualcuno che possa rispondere alle mie domande senza andare a guardare in un libro
Ecco semmai consideriamo queste cose qui come esempi di e poi se ne potrebbero fare altri per farne uno divertente Amazon ha introdotto un certo punto c'è stato un periodo quattro cinque anni fa in cui sono state si parlava parlato molto delle così dette folk sono mis le tassonomia le classificazioni create dagli utenti oggi in effetti si continuano a usare in molti campi anche se il tema specifico che lo so sono mi scorse un po'meno di moda di sei o sette anni fa però questa idea di vedere come l'utente classifica l'informazione
Prima io faccio il mio sistema le ontologie organizzata formale eccetera ma l'utente poi l'informazione alla classifica così Amazon per un certo periodo ha dato agli utenti la possibilità di aggiungere parole chiave ai libri
Allora c'è un libro che Amazon o il bibliotecario il Codella Classificazione decimale di We classifica come non so letteratura per l'infanzia
E riporta come classificano i lettori i libri di Harry Potter
Se voi andate a guardare con erano state usate per un caso interessante perché ovviamente riporterà molti lettori e quindi uno può andare a guardare su un campo molto ampio di termini prodotti ditte di termini di classificazione prodotti dagli utenti
E uno si accorge per esempio che i ragazzini che classificare riporterà qualcuno a un certo punto cioè l'idea di scrivere come termine di classificazione il libro più bello che ho letto un bambino
E immediatamente questa classificazione che compare nella schedina discesa di Amazon a quel punto perché è stata usata da qualcuno e tanti altri bambini di Craxi si è un vero è il libro più bello che ho letto e schizza in alto nelle classificazioni le delle categorie che descrivono Harry Potter il libro più bello che ho letto una classificazione con bibliotecari non sarebbe mai ma nessun tipo di classificatore oserebbe mai una classificazione di quel genere
Però semmai chiediamo a un computer se oggi noi chiediamo l'assistente vocale consigliarvi un bel libro
Magari lui prima potrebbe farne un po'di domande per cercare di capire cosa mi è piaciuto che io ho già letto eccetera però quel tipo di dato è un tipo di dato che improvvisamente può avere molto rilievo per certi tipi di richieste pur essendo per molti versi totalmente cervellotico
Oppure babbani
I libri di Harry Potter classificati come Barbanera termine anche e e interno all'universo narrativo di Harry Potter e nessuno classificatore diciamo
Professionale non sarebbe mai allora quando mai ci chiediamo per esempio queste cose sono dati cos'è cos'è cosa sono i dati che ci interessa
Ecco ci accorgiamo che molto dipende dalle ontologie descrittive che usiamo
Soprattutto quando parliamo i metadati naturalmente
E che scegliere ontologie descrittive
è un lavoraccio non solo perché se io voglio fare una bella antologia formale cioè una un Tesauro su ben organizzato in cui ci siano anche rapporti gerarchici tre termini che uso per cui quello naturalmente ottimo lavoro sofisticato complesso che richiede specifiche competenze
Ma anche perché poi non è detto che quel bellissimo Thesaurus formale con la bellissima antologia formale su cui ho lavorato moltissimo sia quelle più efficace quando devo fare degli altri tipi di lavoro
E in particolare per certi tipi di lavoro in cui vorrei far fare alla macchina un'attività di selezione di indicazione di consigli per esempio
Allora sicuramente dobbiamo dire che le scelte che vengono fatte nel campo dell'antologia descrittive sono sempre dipendenti da contesto scopi punti di vista diversi e questo come vedremo tra un anno tra un attimo se c'abbiamo qualche minuto per vederlo vale anche in campi assolutamente specifici delle gli umani tris se io devo creare dei dei tabelle schemi descrivono documenti storici
Sì devo creare viterbese che in qualche modo sono legati al campo della filosofia che e l'esempio che vorrei farvi tra un secondo
Questo vuol dire anche che il lavoro di mediazione informativa che tradizionalmente era fatto si parla molto quando si parla il digitale di disintermediazione c'è un grosso equivoco io credo nell'uso il termine disintermediazione perché quando mai per esempio ci compriamo un biglietto del treno della ciò compriamo da soli anziché andare in agenzia
Non è che abbiamo disintermediata abbiamo sostituito un mediatore mediatore fisico l'agenzia di viaggi l'abbiamo sostituito con un mediatore che dipende da cosa usiamo queste TripAdvisor può essere booking può essere anche solo semplicemente il sito delle ferrovie che mi fa vedere certe soluzioni prima di altre
Perché sono più veloci o magari perché sono perché usano i treni
Veloci che loro tendono l'algoritmo sua guardate come funziona l'algoritmo di Trenitalia
A voi avete la scelta tra a bere le soluzioni principali o tutte le soluzioni le soluzioni principali sono quelle che implicano l'uso dei treni su cui Trenitalia investe di più persone più veloce e più cari
Va detto che necessariamente rispondano alla al alla necessità che io nel fare un viaggio dipende se il mio il mio obiettivo principale essere veloce se il mio obiettivo principale è un altro
Allora questa mediazione di questo lavoro di mediazione informativa non è mai veramente neutrale una volta si diceva come principio generale del lavoro di bibliotecario di nuovo prendi bibliotecari come esempio perché
Credo abbastanza diciamo un buon esempio
Si diceva il bibliotecario deve non deve mai consigliare un libro
Deve cercare di vedere quali sono i libri che rispondono alle alle esigenze alle richieste dell'utente
Il confine tra chi è queste due cose cioè questa idea di impossibile neutralità il confine è labilissimo se noi andiamo a vedere cosa fanno oggi le biblioteche qui ci sono tre twitta della New York Public Library che è una delle realtà bibliotecari chiuse di utilizza di più la Rete gli strumenti di Rete
Vedete che consigli ne vengono dati eccome e che dietro ciascuno di questi twitta c'è una possibile come dire un possibile punto di vista e quindi anche delle possibili collezioni metadati
Uno dei venti libri che gli averi irlandesi gli americani diciamo di origine irlandese dovrebbero leggere
I caratteri teenager nella letteratura presumibilmente alla letteratura Jan Gadol su quella per teen agers per appunto consigli e per i gli appassionati dei cani bassotti
Quindi
Ciascuno di questi punti di vista cioè dietro anche modi particolari di riflettere sull'organizzazione dell'informazione e se noi andiamo a guardare dietro ad
Dietro modi sette di dati detta sets PCC e modi particolari di organizzarle
Ora semmai riflettiamo su come le digitali umani Tissot usano questo tipo di strumenti e quindi vogliamo dare un'occhiata a qualche tipo di progetto di punto di vista in cui sono usati questi strumenti
Beh ce ne sono molti s'molti esempi potrebbero essere fatti
Uno è quello della Tei l'altezza in codini Initiative
L'iniziativa di codifica testuale
Io non so quanto voi siate familiari con XML con gli strumenti di marcatura ma sostanzialmente la pay è una specifica XML e quindi è un linguaggio di marcatura costruito utilizzando le specifiche XML per descrivere fenomeni testuali
Sono due volumi uomini in cui si è dovuto decidere quali fenomeni testuali fossero meritevoli di marcatura e naturalmente questo dipende dagli obiettivi se noi lavoriamo con la polizia
Se noi usiamo non so html linguaggio che abbia usato per costruire pagine web
è un linguaggio che a una serie di elementi di marcatori che sono non unicamente ma almeno in parte presentazione Ali legati a come fare apparire l'informazione sulla pancia
La Tei
Ha degli elementi che sono per esempio nella descrizione la poesia cioè l'elemento verso dove comincia e dove finisce un verso della poesia che un marcatore che in html
Non c'è
A dei marcatori che possono essere usati nel momento in cui noi lavoriamo con mano scritti e quindi cancellature scrittura margine scritture sopra le righe a un marcatore diverso per un'interpolazione sopra la riga una Giunta una nota a margine
A marcatori che segnalano il cambio di mano del copista
Scegliere quali Marcatori si vuole usare molte persone che lavorano in tela corrente i la che è un una una versione come dire ridotta della marcatura pay ma rimarca la i due volumone di marcatura pay
Sono una selezione molto ampia e anche molto discutibile per tanti versi di fenomeni testuali che può valer la pena marcare per lavorare edizioni critiche e questi fenomeni testuali erano diciamo in un certo senso dati impotenza prima
Diventano dati esplicitati nel momento in cui facciamo la marcatura e ci possono trasformare un testo di una cartella
In una miniera
Enorme di dati
A seconda del tipo di marcatura che vogliamo fare
Ci poi si può discutere a lungo se la marcatura sia sempre lo strumento giusto per lavorare con questo tipo di contenuti testuali quanti altri strumenti si potrebbero usare però è una impressionante il modo in cui si costruisce quantità di dati
A partire da scelte anche in questi campi
Un altro esempio a cui ho fatto riferimento nel titolo del mio intervento è il lavoro che fa lo Stanford Literary Lab che ha avviato Franco Moretti sul cosiddetto distante reading
Franco Moretti ha
Cominciato a lavorare su questi temi questo il libro di Stan thrilling che è un po'come dire il libro più conosciuto di Moretti non è la traduzione inglese della letteratura vista da lontano e realtà questo era un test italiano precedente cioè
Un certo o una certa sovrapposizione un certo aver la Palma sono in realtà due lavori abbastanza diversi però Moretti lavora quest'idea di distanti reading vuol dire
Anziché concentrare l'attenzione e da vicino su alcuni testi considerati canonici
I capolavori della letteratura occidentale su cui si concentra molta parte dell'attenzione allontaniamoci allarghiamo lo sguardo e cerchiamo di guardare produzioni testuali più estese
Così per esempio lui lavora sulla
Storia del del romanzo della forma romanzo
Nel corso del tempo andando a guardare attraverso bimbetta che sono soprattutto dividete editoriali naturalmente prima bisogna identificare cosa conta come romanzo e cosa no ma sono dividete editoriali
E su questa grande quantità di dati lui lavora sia in ambito geografico dove escono le opere che possiamo caratterizzare come appartenente a un certo genere di terrario
Sia in ambito temporale quando escono opere di questo genere che si vede per esempio che la forma romanzo passa in periodi diversi da un Paese all'altro
Arriva per esempio molto tardi in Giappone
A molto curioso andare a vedere questi spostamenti nel tempo e nello spazio che vengono fuori dall'analisi di grandi quantità di dati che ora qui c'è un problema che è un problema poi naturalmente ci possono essere anche analisi per certi versi più tradizionali
Queste sono delle analisi tradizionali di frequenza
Delle parole però queste analisi tradizionali con incrociandosi con il distante reading anziché essere applicata sono applicate soltanto ai grandi autori le tre colonne di destra hanno tre autori classici del canone già i nostri in Dickens Virginia Woolf
Anzi capitali soltanto al Canone possiamo andare a confrontare quanto quelli poi sono rappresentativi o introducono terminologie che poi dopo compaiono allargando lo sguardo categorie molto più ampia come quella dei bestseller dei romanzi
Dei romanzi che vincono un qualche premio letterario andare a guardare come cambia l'uso del linguaggio se si allargò se si restringe lo sguardo
Naturalmente questo tipo di lavoro che poi può essere anche accompagnato da analisi che invece di essere distanti reading nel senso tradizionale sono un cross reading cioè andiamo a guardare un corpus ristretto dei per esempio Shakespeare
Questa è una rappresentazione molto divertente della il Brecht Shakespeare in analogia con la la metropoli per linee metropolitane della Greater London
Andare a vedere che tipo di rapporti ci possono essere tra personaggi luoghi e cioè tra l'interno di un romanzo anche questo lavoro che si è fatto anzi si è cominciato a fare anche prima della prospettiva del distanti reading ma il distante reading delle volte interessante anche quando si fa del cross reading perché
Suggerisce di non preoccuparsi dal nella sei se i dati si moltiplicano troppo
Far moltiplicare i dati anche nel cross ride in via può essere utile se non abbiamo in qualche modo dei meccanismi per far emergere pattern strutture dai dati questo aspetto del rapporto tra dati strutture è un aspetto particolarmente interessante su cui sì e perché molto spesso si parla in questi campi di ricerca detta driven cioè ricerca guidata da Ibra dai dati che abbiamo in realtà lo si diceva prima
Cosa effettivamente Guidi quanto i dati da soli perché su questa riflettuto parecchio anche lo stesso Moretti e sono considerazioni interessanti Luni dice tendenzialmente ben mai prima raccogliamo i dati poi riguarda diamo e vediamo che tipo di ricerche ci viene in mente il può essere interessante fare su quei dati
Però questo è in realtà detta guidato dai dati fino a un certo punto
Perché guidato dai dati ma anche dalla sensibilità di chi guarda che stabilisce da questi dati mi suggeriscono l'interesse possibile di questa linea di ricerca e comunque come abbiamo visto la scelta di quali dati inclusi introdurre nei del passetto è una scelta che a sua volta e sempre in qualche modo guidata da presupposizione metodologiche e quindi è una scelta che i tutt'altro che neutrale
A cioè non ci sono dei dati come entità neutrale che parlano per conto loro ma ci sono scelte sia nel momento in cui determiniamo ed età sette sia nel momento in cui decidiamo quali domande interessante fare a quel detta sì
Bene si potrebbe parlare di diversi altri
Progetti di questo genere però prima di fare anziché farlo forse preferirei proprio negli ultimi cinque minuti accennare molto rapidamente
A un esempio un po'più
Specifico
Che riguarda appunto l'ambito della filosofia della storia la filosofia per dare un'idea di come cambia nel tempo anche la sensibilità su quali dati può essere interessante considerare io sospetta sostanzialmente l'altare di una presentazione molto più lunga e io forse mi fermerò soltanto al al all'altro in o poco più però
Per dare un'idea della complessità delle dimensioni che possono essere coinvolte
Se mai ci chiediamo le canto la storia della filosofia dove andiamo a cercare
Dati che possono fare emergere parte perché possono fare emergere delle strutture da analizzare
Potremmo distinguere almeno e questa è già una distinzione abbastanza arbitraria
Almeno quattro livelli o lei
Il concetto di lei era anche qui sarebbe molto imponente le sante concetto distratti applicato ai dati libera dalle strutture astratte e concettuali quello che faceva tradizionalmente la storia delle idee
Con il suo con le sue terminologia sostanzialmente un'ontologia di livello molto alto
Il livello del linguaggio del Lessico
Che il livello su cui si sono concentrate soprattutto le ricerche di digitali Humanity stelle origine a partire dal padre Busa
Il livello delle pratiche sociali e materiali collegata alla produzione e al consumo dei testi
E questo è già un livello completamente diverso come abbiamo detto
Il lista al trading di Moretti
In qualche modo ha a che fare anche con questo livello che prima era molto poco esplorati
Il livello degli agenti
Individui e istituzioni che producono contribuiscono la circolazione dei testi anche questo livello estremamente interessante evidentemente
E
Finora le ricerche quantitative nel campo la storia la filosofia ma dire in generale campo deve digitare una nettissima si sono concentrate soprattutto sul secondo livello come abbiamo detto a probabilmente una delle azioni principali del distante vide nell'interesse il possono avere anche gli altri livelli di analisi
Nella presentazione completa
Ma io qui
Scorrono attivissima mente
Livello della storia delle idee
A una tradizione molto rispettabile che però ha a che fare appunto con ontologie di alto livello
Quali sono le definizioni le classificazioni le teorie che consideriamo e quindi come scegliamo le mostro antologie di alto livello
Per fare un esempio
Classico nella storia della filosofia empirista i razionalisti
Deterministico e sostenitori del libero arbitrio
Chiaramente ciascuna di queste classificazione di altissimo livello
è una classificazione che può essere assolutamente problematica per certi versi e dove le assumiamo dobbiamo capire quanto l'assunzione della classificazione in partenza poi la non come dire influenza i risultati che non otteniamo dei dati e qui è molto chiaro l'influenza naturalmente quando alziamo livello così alto di astrazione
E dall'altro dobbiamo capire quanto i dati ci possono aiutare
A considerare questa stazione di alto livello come delle ipotesi da investigare cioè su quali latte dati potrebbe essere in dati testuali potrebbe essere interessante riflettere per capire se la distinzione tra empirista i razionalisti una distinzione
Che funziona o no
Come potremmo ipotizzare sistemi automatici per classificare un sistema filosofico come empirista razionalista ammettendo di volerlo fare cosa iter discutibile ma quali sono i tratti che consideriamo tratti distintivi
Questo fa riflettere su come partendo da ontologie molto astratte di alto livello si può scendere poi dopo a tratti di discriminazione più specifici e c'è un lavoro che viene fatto sulla cosiddetta compiute esce analista Orio fra i diversi la l'uso di strumenti computazionali la storia delle idee che è molto interessante da questo punto di vista
Del del secondo livello che quello più praticata abbiamo parlato abbondantemente
Produzione sociale consumo dei testi come i testi sono scritti pubblicati e distribuiti acquistati letti discussi conservati
Anche la pratica alla conservazione dei testi le scelte vengono fatte nella conservazione dei testi delle documenti sono delle scelte legate a criteri molto specifici
Pensate a me è capitato di andare a vedere un paio di anni fa un archivio straordinario di Barbanera quelli che fanno il l'annuario Barbanera in realtà da tantissimo tempo loro hanno un enorme che accada raccolta di fogli volanti
Oroscopi volanti
Annuari dell'agricoltore del contadino e cioè tutte le forme di testualità nessuno andasse a cercarla in una biblioteca normale non proprio non solo non si trovano ma a è stato divertente andare lì con un bibliotecario che dice di doversi catalogare queste cose veramente non saprei da dove cominciare come si catalogano gli oroscopi che venivano dati degli anni Cinquanta delle palline da dieci lire nella nella e Pettenò interessantissimo andare a guardare cos'era scritto Scott degli oroscopi cioè che tipo di aspettative sociali cioè c'è tutta una cultura dietro affrontati testuali
Un tipo di dati testuale a cui noi abbiamo attribuito relativamente poca importanza
E poi naturalmente gli agenti naturalmente gli autori naturalmente gli editori ma anche gli studiosi cosa veniva letto cosa veniva studiato gli studenti cosa veniva considerato degno di lavoro a scuola
Gli insegnanti
Ovviamente i lettori
Cosa veniva vietato coso veniva permesso cosa veniva consigliato
L'abbiamo per esempio in Italia una tradizione di lavoro sui primi due ambiti che quella soprattutto il per esempio dell'Iliesi l'istituto le storie delle idee del del Lessico
Nella nei settori tanti tre quattro è molto più difficile non solo in Italia cominciano a esserci ricerche anche in questi campi
Ma sono campi su cui le ricerche sono molto di meno e cioè uno spazio enorme probabilmente per ricerchi digitali Humanities anche molto innovative
Vorrei saltando tutto il resto chiudere su un singolo esempio che secondo me è abbastanza interessante e curioso se non altro
Che non è la Seconda Scolastica spagnola che abbia friggere ben per
Una ricetta buona ma invece
Un libro a fumetti
Thrilling
Il libro è questo qui
Del thrilling Adventures of love sembrerebbe oggi che è stato scritto da che è stato per sei mesi nella lista dei bestseller del New York Times del New York Times
Ha vinto il premio della Britti society for the history of Mathematics il nove non Price
Ha vinto il British Book Designer guarda è stata finalista al cioè un è un libro che uscito per quattro anni fa ha avuto un sacco di treni
Ed un libro io vi consiglio assolutamente dagli un'occhiata con Ibra estremamente interessante perché si occupa non solo vagamente diciamo del rapporto tra discipline umanistiche
L'ambito dell'informatica delle delle senza l'informazione ma in particolare per chi si occupa di possibili tipologia metodologie di ricerca l'autrice lei
Sydney Padova che in realtà è una ragazza giovane che lavora nel campo dei fumetti dell'animazione
E ha cominciato a scrivere delle storie a fumetti su queste due figure importantissima nella storia dell'informatica di Babbage c'è la Sbarbati
Che quello del dottore la macchina analitica la macchina differenziale è e dalla ove le schede era la figlia di Lord Byron è considerata la prima programmatrice della storia perché aveva costruito per la macchina analitiche Alibaba già un linguaggio di programmazione molto avanzato che per certi versi molto simile a linguaggi di programmazione che è stato usato poi le prime macchine IBM
Ora Sydney tabù affatto un lavoro su due registri il primo lavoro è storie a fumetti in parte alcune di queste storie sono la storia reale diciamo a fumetti di a baba già Ada Lovelace e poi ci sono delle storie inventate da lei ma l'aspetto interessante che questo lavoro poi a un certo punto lei l'ha trasformato nella sua tesi di dottorato
E a quel punto non bastava la storia a fumetti ovviamente per quanto aperti si possa essere nel mondo anglosassone anche su queste forme c'era il problema di far dietro un po'di lavoro di ricerca
E a lei ha cominciato a usare Google Books cioè diventa
Per andare a cercare notizie informazioni su Baba Giada Loveless nelle pubblicazioni dell'epoca digitalizzate dal progetto Goupil Books
Budel Burson progetti digitalizzazione di massa che digitalizzata grandi quantità di dati e ha digitalizzato anche tante riviste
Dal settecento all'inizio del Novecento e qui c'è un'enorme banca dati di riviste digitalizzate in cui la qualità del riconoscimento dei caratteri magari non è altissima però il lavoro che è stato fatto un lavoro che ha creato una banca dati che prima non esisteva
Lei è andata a cercare in questa banca dati tutte le spigolature le notizie per cui ha trovato le feste a cui aveva partecipato alla Loveless ha trovato la marca preferita di sapone di dal ove le esperte in una di queste riviste c'era l'indicazione c'ho trovato una serie di fatti
Se volete anche alle dodici che però sono molto interessanti come ricostruzione di quadro
E il suo libro c'ha quattro livelli diversi di notte c'è il fumetto poi ci sono delle note a piè di pagina del fumetto ci sono delle note nelle note a piè di pagina che rimandano un apparato critico che a sua volta delle note cioè cioè l'ultima parte solidissima
Dal punto di vista come dire
Di ricerca proprio i due i due ci sono due apparati un le il fumetto le sue note che servono per godersi il fumetto
Ma poi ci sono due due livelli di apparato di ricerca assolutamente affidabili interessante approfondito e meritevoli assolutamente meritevole del lavoro di una tesi di dottorato
Tra le altre cose ha scoperto una cosa che era veramente difficile scoprire senza usare meccanismi di questo genere
Cioè ha scoperto che uno sconosciuto giornalista americano statunitense
Era andato in Inghilterra aveva parlato contro la Sbarbati poco dopo la morte di Ada Lovelace
Aveva scritto su questo un articolo per un dimenticati Suma dimenticati stima rivista statunitense che nessuno avrebbe mai considerato come possibile fonte di informazioni su questo tema poi tornando negli Stati Uniti la somma navi affondate lui è morto
E rimasto questo suo articolo in questa rivista statunitense che in cui che e fondamentale
Una volta scoperto risulta fondamentale da chiarire un punto molto delicato cioè quanto è da nove le sarà capace veramente per conto proprio cioè quanto aveva lavorato lei e quanto era Babbage che lavorava cioè questa idea della prima programmatrice della cosa c'entrerà veramente lei
O è o c'era in parte un lavoro di Babbage anche dietro perché c'era chi diceva va bene lei è è una storia affascinante quella dieta Loveless lei appassionata di matematica c'è tutta una storia pietra era stata indottrinato a con la matematica perché la madre che aveva litigato ferocemente col padre Lord Byron lettera grande poeta vice fare qualunque cosa tranne la poesia l'antidoto contro lo spirito poetico pericolose la matematica
E qui lei viene messa a studiare matematica per evitare che segua le pericolosissime tracce del padre
Ma questo lavoro della matematica quanto effettivamente poi lei originale in questo lavoro Baba già in questa intervista dice guardate che non solo lei ha fatto da sola tutto quel lavoro lì perché il giornalista americano glielo chiede non so ma lei ci ha lavorato da sola ma lei mi ha faticosa spiegato delle cose che io ho capito molto a fatica solo perché con grande pazienza lei si è messa lì con i fogli a spiegarmelo cioè fa capire che effettivamente il ruolo di età Loveless era un addirittura è stata lei a spiegare alcune cose a Babbage
Questo testo è un testo molto importante per chi lavora sulla storia di quel periodo di nascita dell'informatica ed è un testo che è venuto fuori da una ricerca big detta su Bruegel Books su materiali che uno probabilmente non avrebbe inizialmente considerato come materiali di levante
Questo è un esempio molto interessante del tipo di risultati a volte totalmente inattesi che possono venire fuori da ricerche
Che non sono ricerche standard secondo i criteri tradizionali delle io Humanities ma sono delle possibilità aperte dall'incontro con questo tipo di lavoro con grandi quantità di dati
Una sola confezione e poi per le sezioni che si allargavano
Mi ha fatto venire in mente purtroppo io questa storia e affascinanti Cinéma però oggi non prima di di di chiudere e devi Cacco non spiegavo che in un certo senso entrasse negletto e slide questa sistema ore binaria
E immagine che adesso lui il rischio è che ha che sta qui non la potete vedere me la faccio girare avere ecco se c'è la RAI perché e una delle cose che si dice in questo libro è che spesso il viene criticato il computer per l'isolamento in cui fa cadere l'utente del computer
E Gino Roncaglia dice ma non è la stessa cosa con un libro quando si legge un libro ci si immerge e io l'ho verificato due ore fa ero in treno con questo libro e a un certo punto il controllore ma dovuto scuotere no perché me l'ha detto prego prego prego io rammendi restavano anzi
è
Ecco la vittima nelle date è altro che Dick va o
No realmente
Però perché graduale
Penso che spregiativamente sorprendente secondo me è una delle cartoline che erano circolavano in Francia erano state realizzate da questo illustratore francese che si chiama Guido M.
Che l'ha fatto cominciato una serie di illustrazione sulla l'immaginazione dell'anno due mila
Nel mille novecento quindi un secolo prima come veniva immaginato il due mila
E siccome nel libro discuto di alcune questioni che sono legate ai contenuti di apprendimento cioè l'incontro tra la tradizione cartacce digitale per quanto riguarda la scuola i contenuti di apprendimento
Questa immagine tornava comodo perché perché c'è il professore che c'ha i libri di testo limite in quella macchina poi c'è un sistema è bellissimo perché sostanzialmente una una cabrata anche se la cablatura in alto mentre perfettamente un'aula cablata
Arriva a queste cuffie che non si capisce bene se sono cioè viene trasformata in suono e sono delle cuffie per ascoltare
O più probabilmente c'è l'idea in qualche modo io credo che sia questa seconda idea anche perché era il periodo in cui il fascinazione dell'elettricità della l'idea che in qualche modo il contenuto dei libri si trasforma cioè so e specie di interfacce neurali diciamo apprezzo prefigurate in in questa illustrazione però se voi guardate come dire cambia di veicolo ma c'è l'idea che i contenuti di apprendimento sono quei libri di testo trasformati impulsi elettrici dette le file dei banchi ragazzetti composti cioè c'è un'idea molto tradizionale del setting della scuola e dei contenuti e cambia solo i canali di trasmissione ovviamente quando oggi parliamo di scuola digitale
Non è solo questo cioè cambia molto sia nei contenuti non è soltanto il vecchio vale soltanto che leggiamo il libro elettronico al posto di Bra stampa peraltro cosa a sua volta bisognerebbe discutere quanto come come funzionano i gli strumenti per leggere libri elettronici oggi ma ci sono dei cambiamenti proprio le tipologie dei contenuti delle possibilità diverse di organizzazione dei contenuti
La
Promesso che ne discuteremo e io adesso vi vorrei chiedere un regalo
Poi chiede no pochissimo tiene chissà ma per che non vi mettete insieme
Borsisti e dottorandi voci fatte un disegno sul dei media
E c'è quel salto è un po'
Ma vedi Anna forsennato cioè va be salvano a mentire così lamellare la butta lì tre mila effettivamente mi pare avevo pensato al due mila e cento e ho detto a tre mila quindi ho proprio fatto ma o nell'hotel di sbaglio
Che due mille trentadue mille cinquanta non so
Perché thriller questa indagine esterne disegnata nel mille novecento
E che cosa siamo capaci noi io di di disegnare
Però lo dovete fare presto perché come dire e non è che ce lo potete fare niente armena meglio lo potrebbe dare il colpo contempo diciamo che è un po'più avanti ecco
Ora
Grazie i nostri ospiti domande
Io volevo soltanto avevo questa ma domandina banale banale perché o una figlia fisica quantistica che passi studia simulazioni quantistiche mi veniva da ridere da sorridere quando Gino Roncaglia detto sondata in Finlandia perché eravamo erano in due a studiare le cose
Lei qualche anno fa quindi adesso si saranno moltiplicati mi diceva che era ben centocinquanta nel mondo occuparsi di questo tipo di cose per cui non poteva mai fare dieci anni di associato oggi ordinario perché le valutazioni sulle cose che lei faceva non esistono come pagamento dei no per cui è una come come diceva lei quando io la definivo precaria sì
Si arrabbiava motori si autodefiniva
Libera professionista della scienza e della della doppia che come dire
Questa definizione può essere inutile ed è quindi ancora utile nel due mila diciotto le nel due mila e dieci ma tutto sommato stiamo sempre le e solo che non sta più in Italia noto può esserci stata parecchio
E e quindi quando le ho chiesto di crescente saranno che cos'è il pensiero computazionale lei si è fatta una risata mi ha detto che ci lo chiediamo in parecchi allora io ho pensato che appena rivendico per lo chiedevo
Questa era di tutto perché cento gli elogi annunciata la oltretutto lei ha parlato di Lerner mascella e quindi come dire l'altro a l'altra faccia della medaglia o sbaglio si
Dello Stato sito un passaggio di proprietà in data
Finale
A me oppure questo
A
E credo che questa lista anzi a in qualche modo ha sentito disagio
Sì allora a giocavo in misura un po'più vecchia non sia del tutto nuova fa sapere ti viene in mente d'Egitto artificiale com'era concepita hanno anche nel board invece sacrifici Ale pesa sul forte cioè come le macchine che dovevano simulare effettivamente l'intelligenza umana e quindi fare come se fossimo insomma
è in realtà appunto è stata superata dagli il progetto più deboli diciamo ingegneristico in cui c'erano dei problemi e le macchine si trova nel soluzione per il problema di cosa ma niente a che fare con come Luhmann affronta lo stesso problema hai fatto
Un sistema di dialogo multilingua no per prenotazioni alberghiere ma non aveva niente a che fare stavamo del per lingua è una cosa molto tecnologica
Oggi come oggi io rimango da questa parte della barricata diciamo per tutti i seggi rivisti pensano di programmi però è vero che ci sono delle
Come dire
Delle competenze che passano da un campo all'altro secondo me Bretton sempre di pace ottimale perché anche quello che però lì è abbastanza simile abbastanza chiaramente perché l'immagine attuale anni fondò tra dimensioni quasi una di più
Come punto di vista ingegneristico beffardo dei problemi io
è stato molto interessante autopresentazione io spero che andremo verso degli strumenti che potrà anche fare un'analisi semantica perché allora la ricerca delle fonti centra potrà essere anche più come dire più efficace come lo è adesso allora punto di vista generico esordì problemi proprio punto di vista del linguista
Che guarda a studia il problema dal punto di vista della linguaccia osservando il linguaggio e tipicamente quindi trova molti contro esempi per esempio o guarda i tempi di reazione dell'umano quando sento una certa frase per cercare di capire come l'umano in avrà una frase
Sono i programmi complessi tale Susan tradita e poi c'è adesso secondo la Procura anche importantissimo punto di vista medico ormai è un problema io spero di avere almeno qualche idea di come funziona davvero cioè vanno ormai siamo andati in questa direzione
Ci stiamo avvicinando e quindi del come veramente l'uomo stiamo studiando come veramente l'uomo fa a risolvere i problemi
Allora allora come queste Trane amare andranno interagire fra loro dipenderà anche come dire da gli sviluppi da da le scoperte che verranno fatte nelle nei diversi campi però c'è una convergenza per cui parlare di pensiero computazionale mi sembra in chat saggio troppo astratto
Però vedere allora senz'altro gli strumenti diciamo di intelligenza artificiale sono utili al medico come detto prima dello studio che fa però c'è una parte di modellistica che altrettanto importante perché le ipotesi che fa il medico da un punto di vista computazionale
Come che conseguenze hanno nei tempi di reazione eccetera se davvero sono usate qui dal punto di vista il modello e quindi queste interazioni sono sempre più fitta
L'intervento la registrazione
E anche qui naturalmente la risposta
E abbastanza parziale e probabilmente dipende dal punto di vista con cui io guardo a queste tematiche
Quando diciamo l'intelligenza artificiale forte
L'idea di poter costruire macchine intelligenti
Del intelligenti come noi
In realtà aveva alle spalle due assunzioni molto forti
La prima assunzione era che l'intelligenza fosse soprattutto linguistica questo dico dal punto di vista storico e la seconda soluzione
Era che il linguaggio fosse un sistema formale
Fosse realizzabile in termini sistema informatico
Qui c'erano due grosse premesse la prima era l'idea che noi il nostro essere intelligente dato dal linguaggio e ti quindi quello che cerchiamo di riprodurre nella macchina e un'intelligenza linguistica
Seconda soluzione era appunto che questo si può fare
Perché il linguaggio e Jess e trattabile consisteva formale
Queste erano due assunzioni che erano due assunzioni che hanno le loro radici storiche nella logica diciamo della situazione della logica negli anni quaranta e cinquanta
Touring era una delle persone che sostanzialmente
Pensava che fosse possibile costruire macchine intelligenti in questo modo ancora Marvin Minsky all'inizio
Mardy mischie e consulente di di Stanley Kubrick due mila e uno di se non lo spazio chi di voi ha visto quello film di Kubrick e tonfi straordinario anche per la storia dell'intelligenza artificiale ma anche perché un bellissimo film
Cioè questo computer Hal nove mila
Due mila e uno disse lo spazio e un film che viene realizzato mille novecentosessantotto Kubrick che era un maniaco della precisione dice bene per capire come sarà
Mille novecentosessantotto come sarà il computer intelligente del due mila e uno
Lo chiede a quello che all'epoca e anche per parecchio tempo dopo è morto due-tre anni fa Marvin Minsky era il padre dell'imputato considerato una le figure più di spicco non proprio il padre ma una delle figure di spicco dell'intelligenza artificiale
Egli dice bene tu come immagini il computer nel due mila uno Marvin Minsky nel mille novecentosessantotto pensa ancora
Che l'intelligenza artificiale forte sia la strada che si può seguire che sia possibile e quindi analizzare l'intelligenza soprattutto in termini linguistici il linguaggio in termini formali Hal nove mila è un politico come dire incarna questa idea de di questo tipo di immaginazione di computer intelligente
Quasi su tutto poco dopo Minsky si rende conto che le cose funzionano poco cambia anche per anni lavora su altri modelli
è interessante la storia di visti anche per altri versi ma per esempio la Società della mente che un libro
Soltanto di pochi anni dopo ha già una prospettiva completamente diversa su come lavorare nel campo dell'intelligenza artificiale passa già da quest'idea forte dell'intelligenza artificiale che abbiamo detto prima un'idea decisamente più debole la teoria dei frame quindi un'idea sul il lavoro di modellazione allora
Quando si parla di pensiero computazionale può essere intesa in tanti sensi diversi secondo me il senso interessante
E l'idea non giacché probabilmente un'idea veramente troppo forte comunque molto discutibile ma non giacché di per sé il linguaggio possa essere trattato
Completamente come un sistema formale
Ma l'idea che non è detto che l'intelligenza sia solo intelligenza linguistica però il linguaggio una componente molto importante di quel dell'intelligenza e quindi lavorare sul linguaggio è molto interessante per chi si occupa di intelligenza artificiale
Non è detto che il linguaggio sia model labile attraverso dei sistemi formali tradizionali tanto meno usando necessaria la logica classica che a tutta una serie di condizionamenti particolari per esempio sulla gestione contraddizioni però che sia possibile
Lavorare analiticamente sul linguaggio
Secondo me diciamo l'aspetto interessante l'idea di per sé il siero computazionale in un certo senso è un'eredità della filosofia analitica
E del nell'idea che
Forse anche inalterato scriversi fare cose con le parole cioè l'idea in qualche modo che
Il linguaggio sia uno strumento di modellazione
Non necessariamente l'unico ma possa essere lo strumento dell'azione e che come strumento di modellazione vada usato
Con non necessariamente come un sistema logico proprio re però in maniera formalmente rigorosa questa idea del rigore nell'uso del linguaggio e dell'utilità del linguaggio nella modellazione dei problemi
Queste sono due idee che secondo me al di là diciamo della quanto sia proponibile oggi l'idea di intelligenza artificiale forte che comunque conserva un suo fascino
Sono due idee che secondo me sono due idee su cui se è sensato lavorare allora da questo punto di vista l'idea in qualche modo di lavorare con il linguaggio come strumento di modellazione e di farlo in maniera rigorosa cercando di usare per quanto in perfette per quanto rivedibili delle teorie rigorose sul funzionamento del linguaggio credo che sia una lezione su cui bisogna lavorare naturalmente oggi sappiamo che per esempio per costruire teorie rigoroso del linguaggio servono anche delle componenti di semantica
Che probabilmente erano trattate diversamente cioè l'influsso della logica classica era molto forte negli anni cinquanta sessanta e quindi l'idea di cosa fosse la semantica
Era un'idea molto meccanica cioè io associo l'interpretazione di simboli cioè oggi sappiamo che il parlare di semantica è una cosa abbastanza delicata in cui le semantiche formali sono probabilmente abbastanza diverse oggi rispetto a quello che si pensava a a trenta o quaranta anni fa
Però questa idea del lavoro lavorare con linguaggio in maniera rigorosa e quindi anche formalizzando quello che si può costruendo modelli ecco questa idea ovvero
Corniche linguaggio o cornetti linguaggi con il linguaggi sicuramente perché
Quando si parla per esempio di linguaggi specifici linguaggi specialistici sia medicina linguaggio legale allora molte cose sono molto più semplice
Facciamo schierarsi allora citato Chomsky vera l'idea si tratti
Se
Fino non so spiegarmi sdrammatizzare bene accetta in questione in cui si sta
Gli studi planning per esempio eravamo state poste secondo me quella sicura fatto vedere tutti questi è una come dire un'esperienza che ma portata riflettere molto perché evidentemente proprio glicerina semantica
A livello lessicale per carità capisaldi ci pare degli che se cominciamo e e con un meccanismo che letti ignorando in fondo sono un algoritmo che in cui diversi neuroni più questo Ganz insomma
Si influenzano l'uno con l'altro ecco che e lei emerge semmai il modo spontaneo da questa struttura
Dell'informazione che senz'altro semantica è questo saggio che secondo una estremamente importante non tanto adesso c'è molto questa attitudine ma anche qui comprensibile di prendere questi strumenti provare a fare un sacco di prove inapplicabili domini diversi ed è così che effettivamente abbiamo questi stare che funziona molto bene ma cercare di capire
Perché perché giaguaro risiede in quelle zone perché se faccio il re di Francia il re d'Italia io ottengo proprio delle degradarsi dei pezzi di cammino che hanno delle correlazioni questo secondo me anche strumenti interessante
Va be'
Diventa qua
Libere
Proprio all'orizzonte nazionale Magda prima
Va
Invece domani
A solo no no
Basta curato
Una
Ma
Ore
Infatti
Senza perché io tremo sola prima che Trento quando diamo così tanta responsabilità se la nostra vita a delle macchine
Però mi dico in realtà ad un essere umano mi costruisce una spiegazione
Ma non è per questo che spesso prendere decisioni non sappiamo che per esempio Depardieu discriminazioni razziali in qualche modo anche culturalmente nella successione di genere culturalmente ce ne stiamo rendendo conto di certi meccanismi
Che solo
Qualche decina di anni fa non ci si rendeva conto quindi in qualche modo studiamo anche l'umano per cercare di avere delle spiegazioni e il fatto che adesso ci sia anche questo interessa è stata macchina è visto non ha risolto il problema
è può essere vista come una ricerca di neutralità di giudici imparziali imparzialità che il vediamo della macchina non nell'umano
No vista mio mi pare di perché niente tecnologia sta diventando scienza nel senso che è vero che custodisco barocco e poi cerco di capire come funziona
Però qui sto oggi come oggi lo trovo un una un'indagine rinunciabile
Cioè io non posso a questo punto dire non faccia lì per lì perché non sappiamo come funziona perché lì learning cioè nel senso che aziende come Bugle Facebook centra l'uso non pesantemente
E ripeto per esempio nella traduzione automatica effettivamente è la soluzione se perdesse una soluzione
Come diceva prima Gino e linguaggio rimane un aspetto importante dell'intelligenza umana umana quindi a a riuscì risolvere dei problemi di linguaggio in qualche modo ti fa pensare che forse quel capire di più
A io sono sempre molto titubante a dire non lo so che cosa ne verrà fuori
Io so perché non so quello che che mi manca anche che sta vedendo la macchina come un sistema che però è indipendente dall'uomo
E quindi in qualche modo li studio indipendentemente ma questo non è completamente vero perché un po'noi ovviamente mettiamo delle ipotesi di modello dentro la macchina quindi sono delle ipotesi che stanno anche le nostre intelligenze e quindi in un certo senso io che è sempre stata molto contro l'intelligenza artificiale forte non ci ho mai creduto sempre stata molto ecologica
Però tra adesso mi rendo conto che a volte capendo e costruendo delle macchine che cercano di risolvere i problemi noi aiutiamo anche a risolvere la comprensione dell'umano
Per cui mi trovo effettivamente a leggere anche libri su come funziona il cervello per cercare di capire anche questo di testa che posso andare a vedere sulla macchina però secondo ma son tutte linee di ricerca che si stanno aprendo in questo momento contro allora ovviamente solide dice Carletti è però che ha in cui adesso è stato fatto un passo anche metodologico avanti e in molto diverso tanta crea su gruppi di ricerca in quei
Comi hanno medici con
Informatici eccetera
Cose effettivamente diciamo noi
Le situazioni in cui abbiamo delle macchine che non capiamo bene come funzionano svolgono dei compiti in maniera apparentemente intelligente o comunque funzionale senza che noi capiamo veramente come si dispongono le cose per esempio nel caso delle reti neurali cosa succede in mezzo tra lo straccio di un pozzo e lo strato di alta tutta come funziona che tipo di lavoro c'è e magari quando ci viene detto qualcosa ci viene fatta vedere per esempio quegli strani modelli di immagine costruita dal GIP del dei sistemi di ecco in qualche modo c'è quello l'anche ne vale sette cioè riconosciamo qualcosa di
Preoccupante mente simile alle a all'intelligenza umana e contemporaneamente di diverso però non dobbiamo dimenticare che noi non sappiamo bene neanche come funziona l'intelligenza umana non sappiamo come funzioniamo noi affidiamo a noi stessi
Tutta una serie di compito in cui molto spesso abbiamo pessima prova e ci rivediamo pericolosi sembrava guardare
Leader mondiale in questo momento a me che sono né che abbia un'immagine particolarmente rassicurante del fatto che è assi affidare le scelte degli umani sia necessariamente una scelta saggia dipende da quali umani da quali valori di cui sono d'quali valori vi guidano che capacità hanno di analizzare la situazione
Quindi da questo punto di vista sicuramente certi sviluppi dell'intelligenza artificiale richiedono
Anche enormi riflessioni etiche
Però è anche vero che
Attenzione alle per il modello come dire del di tutto tutto quello che un anno
Lo sento vicino
La macchina è stranamente aliena anche perché questa effettivamente un assetto studiato quello dell'anca Merivale cioè quando noi abbiamo un comportamento che molto diverso da quello umano se io faccio dei robot che non assomigliano per niente all'uomo non li percepisco come minaccia magari lo sono
Però non mi assomigliano non lo sente più diventava antropomorfi più a un certo punto ciò qualche cosa che mi disturba il proprio studiato il di questo secondo me dobbiamo tenere conto nel nel riflettere su cosa si può fare per utilizzare perché ci sono per esempio sistemi che hanno assolutamente queste caratteristiche non capiamo neanche bene come funziona per esempio sistemi produttivi predittivi scrisse sulla previsioni del tempo
Ci sono modelli meteorologici Diversi modelli meteorologici cioè il confronto continuo tre modelli meteorologici europei e quelli statunitensi per esempio e e in realtà mai ormai sono dei modelli talmente complessa che non capiamo esattamente diamo dei parametri generale al modello l'abbiamo la stima che ho costruito progressivamente con il tempo però non capiamo esattamente come funziona però non abbiamo paura del modello che ci preme che ci dà le previsioni del tempo ci preoccupa soltanto quando sbaglia
Ma sappiamo già che questi modelli predittivi come dire abbiamo abbiamo verificato che questi modelli sono riesco a fare molto meglio le previsioni del tempo lo stesso si potrebbe dire per certe situazioni diagnostica medica
Non è detto che di per sé il fatto di non di Ronco di non controllare ogni dettaglio della procedura sia di per sé un problema questo perché appunto anche nel caso degli ultrà degli umani noi anzi controlliamo veramente pochissimo
La mia domanda sempre quindi riflessioni sembrano un po'fuori tema mantengo qualificarmi
Io sono un economista
Tipo
Fuori dalla l'interessato sedute azioni
Istituti del teste mattino visto avuto la fortuna di vivere così vostro onore
Convegno il tema di estrema di estremo interesse
In specie nonché in particolare perché forse ci sono delle forti interdisciplinarietà
Tra quello che voi dite
E chissà sono sicuramente fu cose fondamentali
Sì quello che sta succedendo nell'economia
Siamo quante rivoluzioni
Di questi di questi si sta parlando
Poi dare un'immagine per la professoressa per il due mila tre
Spero che se
E allora devo dire che il passaggio dalla prima vapori elettricità
Computer robotica
La differenza rispetta la quarta e che adesso i dati Agli ai quali lei giustamente ha detto i dati hanno un forte valore economico i dati e le macchine indiani
E allora voglio dire
L'acquisto del servizio per quanto riguarda non bisogna delegare monsignor controllare intervento di chi mi ha preceduto e sicuramente in questo senso
Il cui certe cose o infuria escono dall'applicazione della dell'uomo
Perché
Diciamo bisogna capire come inciderà tutto questo nel nostro futuro per quello che mi riguarda nell'economia sui rapporti di lavoro
Sulla sulle diseguaglianze sulla simmetria
E quindi diciamo che forse molte cose
Delle quali anche da ultimo ci stanno dei passaggi che dal punto di vista industriale sono già in sintonia
Noi siamo in Italia siamo arretrati sul
Si parla della quante rivoluzioni industriali attiva dal due mila dieci in Germania dal nove
Purtroppo noi abbiamo cominciato a parlarne due anni fa
In Italia cui si discute della mancanza di produttività e altre cose agendo invece sul lavoro
Quotidiani anziché cercare di capire quali sono le evoluzioni degli andamenti
E quindi voglio dire come Severina Emanuele Severino parlava all'epoca di tecnica e filosofia del se si parla si parlerà si parla naturalmente di
Scienza filosofia di digitalizzazione e quant'altro e quindi bisognerebbe riuscire a capire quali sono le interferenze tra le vostre esigenze quelle già risolte cioè la quarta consiste Quincy potrebbe avere sicuramente delle sinergie importanti
Infine un l'immagine che ne chiedevano risiedesse nel mancanze Clemente dovrebbe richiami si dice che la fabbrica nel futuro disegni di due componenti un uomo è un cane
L'uomo
L'uomo tenta da mangiare al cane
Il cane per evitare che gli uomini si avvicina lentamente
E e appassionante legalmente nei campi
Mezza come qualcuno di voi la volta scorsa mi aveva chiesto anche se tre e mezza significa due mezze una sola la siesta
Va bene Dompé Eden destinato e poi
Ne è certa vaticana
Estetica da
Scusami
No gli atti possiede una posizione anche del
No no la mia domanda più canali domanda è una riflessione da tutti i relatori ma che nasce da una dall'intervento tra questa grazia quando mi parlava di sensibilità e in parte si ricollega anche i due interventi già fatti
E cioè quando si parlava di sensibilità degli atti bisogna tutelarsi in tali pratiche la parola non citata sembra ormai obsoleta
Però in realtà e quando lei diceva è una cosa che si sentì dire
Tutti questi dati sono una ricca
Ne questa questa equazione devo dire queste sono antiquata però mi sembra problematica io la prima volta mi sono chiesta
Una ricchezza ma per chi è una ricchezza poi su chi riversata su chi quindi sempre voglio dire che mi sembra che questo citava
Ne riproponga in termini fortemente aggiornati un problema molto antico non sapeva potere di di Bacone però mi sembra che questa estensione anche l'intensità di sapere che noi possiamo avere oggi Grazia a questa crescita dati e no mi e anche molto poi personalizzati puntuali precisi suoni ASP
Appunto lasciamo tracce ovunque poi genera appunto per lo meno scenari potenzialità di potere che quello pone grandi grandi questioni
E cioè mi sembra fa mostra però da questa prospettiva come poi e il termine finale della carta d'
C'è la macchina è uno strumento per acquisire grandi dati ma il termine finale sono forse ancora poi non più però uomini magari camuffati sono legante corporei sono le grandi aziende sono grandi istituzioni no
E poi un referente a scelta
In modo tutt'questi dati quindi insomma questo è il problema un'attività ci sono una ricchezza ma per chi e questo mi scusi riflettevo anche leggendo stamattina un articolo in cui si raccoglie
Raccontava
La difesa
Di Facebook sul camper di fronte al Senato chiamato aggiusta scusarsi giustificarsi per i casi quando lui con una ingenuità tutta americana diceva pensavamo che le persone fossero buone ci siamo accorti che non lo sono adesso dobbiamo mettere in piedi delle strutture di controllo dei dati fare i poliziotti del bar quindi un grande fratello che controlla un grande fratello
E questa ricchezza
Quindi la mia domanda e l'altra invece una suggestione
E mi arriva dal professor Roncaglia
Quando citava già coloro che hanno fatto la storia dell'intelligenza artificiale sessantotto agli anni Sessanta passato modelli che cambiano un grande progresso
Percorsi cambiamento questa ha detto il ministro e quindi questo mi pare che apre delle prospettive già per una storia della intelligenza artificiale questo detto in istituto italiano per gli studi storici mi sembra che rappresenta apra nuovi ambiti di ricerca e anche di intreccio insomma ci auguriamo
Va be'
è quadri e cena stazione
L'ho studiata adesso
Se uno studente si incontra in Italia allora
Molto più tranquillo da un certo punto di vista adesso perché
Il trattino si è ridotto voglio dire
La il trattino si è ridotto che voglia dire
All'inizio abbiamo cercato di affiancare sempre delle parole comuni pensiero computazionale intelligenza artificiale c'era sempre una mano d'ingegneria è a mia conoscenza
E si cercava uomo robot no credo che per prima precisi cogliere inoltrato fosse uscito in tema rapporto uomo robot perdita
Non so cosa abbiano scritto agli studenti ma io non non è stato scritto
C'era del resto trattino in mezzo che mirava fastidio allora nelle prime investigazioni fatte qui abbiamo certificato di sentire l'uomo e robot intelligenze artificiali fittizie e quindi e quindi sto creativo ogni volta per me aumentati dimensione diciamo riusciamo a collocarla perché capivo che per quanto ci fosse uno sforzo terribile dell'ingegner di presentare nessun risultato come somigliante
Negli atti all'uomo
E poi c'è una parte umanistica che spiega che il nuovo in realtà è molto di più insomma credo che il culmine di tutta questa storia fu quel famoso duo mamma che fu espresso quando a un certo punto volendo attribuire dei comportamenti a questo robot sì il buonissimi ingegnere che lavora qua disse parlo di ma
No questo non si può sentire
Allora e le dentro di me la sensazione è la stessa certo trattino cresceva Chirac eccomi qui film in cui ti fanno vedere la materia
Ti fanno vedere la materia che piano piano parte all'uomo si allarga eccetera eccetera quindi vivi ad sistema solare la galassia reti si sono sono poiché sapiente successo oggi quello che accadrà Fini questi film proprio ritorna tutto indietro
Siccome è successo una cosa c'è il trattino è sparito
Ed è tornato perché si è trovato un elemento comune molto particolare ritrovato che avete organizzato la cosa a questo punto se per caso ma insomma rimanendo voce
Parlo di apprendimento uno circa rimette in ordine le cose
Io devo interessati un po'di metallurgia dico che il linguaggio utile dopo l'apprendimento
Adesso recentemente distici tu apprendi prima di chiederti
Ma parliamo di linguaggio prigione estingua Gilles Jacob
Su questo elemento sono scattato una serie di considerazioni assolutamente simili culminate nei giaguari di Shakespeare o se volete nella metropolitana
Dichiaro Celio mischiati esattamente la stessa cosa
Dove sta probabilmente il tentativo iniziali dove cerco di vederlo
C'è una base comune probabilmente si naviga nel cinquantasei a caldo e cose di un nomi vanno quindi primo siate infinito tra scienza all'altra interessante Shell ognuno fa una scoperta
Emette un video ritrovato cinquantasei con Topolino e cercasse la quindi lui dice si accorge che l'apprendimento in qualche modo può essere formalizzato lui in realtà sta facendo una cosa più importante è riuscito a misurare la quantità di informazioni
E magari l'aggancio al linguaggio
Adesso verrà anche dopo ma adesso molta importanza sta riuscendo a misurare il fatto che misuri significa che lui si sta per portare in un mondo in cui si atto di percorsi formali quindi riuscendo a misurare riesce a fare distanza
Misura quanta informazione
Misurare i giovanotti le distanze dalle sue parole
Shakespeare e la metropolitana le il problema e che tu locali sì gli oggetti ma poi matematicamente di rimetterla su una topologia
Quello è arbitrario cioè quella di una grande metropoli dal giudice ovuli sui giovani
Stando alle ma il punto di partenza sta lì perché e perché le distanze sono quelle cioè lei ha introdotto dopo quello diceva una metri del formalismo cioè abbiamo trovato un elemento comune dovuti è quello di dire io riesco a misurare la quanta informazione Shannon è di tutti
Ma Arioli dice però deve avere un sistema banda limitata ipotesi e a quel punto lì poi potrà introdurre le distanze ma l'istanza non è detto che sia su quella tipologia topologia potrebbe esserci un mondo la natura frattale quindi le distanze possono essere infinite fra due punti
Allora tutta la fatica io compri solo nel tutto qua sì è vero abbiamo cominciò a mettere i nomi adesso cito fallibile punte lungo sulla tv coi docenti quant'è distante gioco l'altro ho bisogno di regole e le regole sull'arbitro
Diego tornò luogo perché non lo sceglie la paura fatto mettere all'inizio perché a lei chi è umana sul sul su questo fatto dell'ingegneria cioè lei ha paura non vuole che la macchina scenica
Parlano sommerse romanzi Valle secondo me le macchine sono fatta esseri umani vince riconducibile all'immette tranquillità perché l'uomo fatta di queste cose le dice c'è un arbitrarietà nelle distanze c'è un arbitro e dalle scelte dobbiamo mettere dei numeri ed è esattamente un punto di vista sulla denuncia cioè l'arbitrarietà delle scelte tale per cui adesso non lo so qual è la scelta ottima ma glielo dico sempre ognuno deve avere la sua l'ingegnere progetta deve avere la sua l'applicativo
Da questo punto di vista veramente non solo si è annullato il trattino guardate quelle due slide sono perfettamente convertibile si possono scambiare titoli li si decise allora forse la matematica che ci manca
Probabilmente sì non lo so perché effettivamente quelle scelte si possono fare infatti magnifico sua
Codici non è un assunto che sia un fatto formale linguaggio formale via un manciate ostici Giorello cioè in fin dei conti ho misurato la quantità ma informazione del mercato
Ma poi quando lo vada a relazionare quando lo fa diventare qualcosa a tutti una storia così ancora un riscontro
Mi sembra terribilmente tutto quanto ma sono contentissimo di queste volevo sapere se c'è qualcuno che di questo ci si è avuto nel mio stesso scombussolamento mentale o cose del genere se ci si pensa io vedo che amate ma rimane sul trono giuridica topologia molto giustissimo sul quando se quelle è l'autobotte dall'impone sia giustissimo
Sono molto più tranquillo perché nessun uomo spaventato
Devo fare una domanda spero di non essere troppo confuso cerco di età più allacciarmi sia cose che sono emerse dai vostri interventi sia anche dagli interventi di uomini gli esclusi
Pongo una questione che veniva in qualche modo soprattutto la formazione di storia lontanissimi
Fu una questione che deriva dal fatto che io di formazione sono uno storico
Però mi sembra una questione importante anche in senso più ampio come sia appunto emergeva cioè quella della critica delle fonti il momento in cui lì me la pongo dal punto di vista storico quindi nel momento in cui si cerca di immaginare un muso applicativo
Delle varie tecniche metodologiche legate diffidata nell'ambito della verità storica
Come si pone il problema in che termini si pone il problema della critica delle fonti quando in sostanza il rapporto con i punti diventa mediato da giacimenti di dati
I c'è per esempio
Si fa è un problema che ci si può porre a monte quando si costituiscono dei data base è un problema che ci si deve porre momento in cui si selezionano in data sette da utilizzare in una certa ricerca
Quel panorama attuale
Qual è l'effettiva attenzione a questo aspetto del problema
No io volevo fare solo una consultivo che solo uno fosse due veri brevissime riflessioni
L'Aquila
Vota sa benissimo evocando stentano parla in pubblico no comunque GQ
Volevo solo pone una breve riflessione partendo da lo la situazione che ha fatto questa pazza
Più attuato va ma stanza illuminante nel senso che volte non ci pensiamo ma quando le utilizziamo gli algoritmi di apprendimento dogmatico di Machine Legnini generale in effetti ne siamo guidati dei dati
E
Inoltre la quasi tutta la non la Pastore cadono una larga fetta di e algoritmi di machine learning sostanzialmente isolato problemi né definiamo di classe Simona e anche a me stessa Cina coi piedi ha problemi di classificazione prevedo abbiamo serbato che qui seguite diversificazione Olbia delle discriminazioni e noi non vorremmo creare delle discriminazioni lungo alcune direttrici quando quando vi trovò di fronte a questa osservazione ad alta mi sorge spontanea una domanda in realtà discriminazione noi la parola discriminazione indolente inviamo in senso negativo chiamasse nel significato negativo ma discriminazione
Anche dal vocabolario vuol dire sceglie vuol dire classificare quindi in realtà dire lei non vogliamo fare una discriminazione ma in realtà sale classificato che fa quello cioè classifica discrimina
Potrebbe essere un po'se mi sembra quasi come se fosse contraddittorio strutturalmente tra virgolette ce ne sono sono classificato chi discrimina e poi non vogliano che la discriminazione
Mettendoci sto pensando ed ex Lodi unica misura ravvicinato subito che stava disattende su questa cosa
In realtà non è non è che non vogliamo la classificazione ci sono degli direttrici lungo quindi non vuole mandare delle direttrici di classificazione lungo quindi non vuole mandare
E allora la punto deinde rigoroso che volevo fare una riflessione siamo sicuri che ne vogliamo essere sente guidati dei dati U nell'applicazione in cui sono sotto ci proponiamo di utilizzare questo tipo di alcuni Trigoria perseguitati dei dati nel senso che sono alcune applicazioni come per esempio quella di cui lei ha parlato del su concessione di mutui siamo sicuri che non vogliono essere guidati dei dati che nei vari classici chiamo che ci vorrà per dirmi di decisioni sulla base di quella che è la classificazione che può essere discriminante ma la macchina nel sacco discriminante ci accorgiamo neri discriminante che abbiamo non la linea politica si dica se non vogliamo seguire ma non è vincente in casi come questo magari i dati di Guglielmo cambiare
E chi se ne vogliamo decidiamo di non cedere di Muti per esempio no ma che cerca di veri misure che anche nella vita disillusioni di una discriminazione da qui giudizio né di Torino alla discriminazione associa al concetto di pregiudizio
Ma Ciments invitati nessun fermarci che una determinata categoria per esempio sociale più debole
è meno capaci di gruppi di studio di pagare un mutuo ma le decidiamo comunque ugualmente perché vogliamo fare un'attività di sussidio quant'altro i voli low fornire allora non avendo in realtà in questo caso avremmo bisogno
Cioè vorremmo poter modificare in qualche modo i dati
E quindi sarebbe forse opportuno in certe situazioni di circostanza per certe applicazioni come questa che è stata citata che non è una volta mi decidono in questo ciclo questo del conferimento di mutui così
Dai Comuni in modo sarebbe opportuno che i sistemi di intelligenza artificiale restasse quello che sono oggi seri sistemi di supporto alle decisioni invitando i sistemi di decisione automatica ma è anche stato quella decisione nell'aspirina in realtà io devo potendo solo spiegano i vecchi magari do io intervenire sul Petit servirvi no se c'era Mina sta bene
E poi invece un'altra considerazione Guidi sia perché fosse qui vado fuori tema però esso è stato citato molto brevemente della stessa anche dall'intervento che a quello della privacy di dati
Presenta istante parlarne in sede di confronto tra tecnico tra ingegneri ed informatico è giuridico perché penso che precise
Ci sia necessità di accorcia cioè un po'diversa la questione della privacy dei dati nel senso che fonica il consenso chiede il consenso al trattamento dei dati mi sembra una cosa un po'insufficiente nel senso che possiamo effettivamente andai a valutare tutte le implicazioni di quel consenso sarebbe forse il caso di cominciare a pensare e concludo che sull'approccio alla privacy sarebbe opportuno into due un concetto che qui alcune alcuni dati sono da vedessi come un bene indisponibile guerre se non si fa con la DC via dedito alla vita faccia veramente questo paragone
Propone
Poi
E magari
Dirà
Consigliere
Appunto purtroppo abbiamo scappare per via del treno io non scelgo solo uno che vi sembra partitamente tra dal mio punto di vista dice che quello delle fonti
Perché effettivamente nel momento in cui si lavora con grandi quantità di dati molto spesso in ambito umanistico ci si trova con il problema di valutare in me i metodi con cui questi dati sono stati raccolti quanto questi dati sono effettivamente uniformi e qual è il valore di livello di affidabilità delle fonti
Faccio solo un esempio banale ben noto
A un certo punto rughe l'ha comprato dei dati editoriali da la Biblioteca nazionale del Brasile
Biblioteca Nazionale Brasile aveva uno strano diciamo il il software che usava aveva per tre catalogare libri e da un aspetto una strana che ha per caratteristica
Cioè quando mancava tratta
Di pubblicazione del libro inseriva arbitrariamente mille novecento
Questo ha fatto sì che sono entrati in Budel Books tutta una serie di cose meravigliose per cui risultavano pubblicati nel mille novecento cioè uno nove zero zero delle guide all'uso di internet delle una Rovaris psicanalisi cioè c'era una e chiara testimonianza del fatto che e le basi di di cioè che ci sono tanti livelli a cui ci si pone il problema è l'affidabilità delle fonti questo livello se volete banale
Nel momento in cui si parla di documenti di materie come potete ben capire i livelli su si moltiplicano e il punto delicato che ma molto spesso utilizziamo insieme proprio per costruire detto assett larghi dati che in realtà sono stati costruiti organizzati provengono da fonti diverse che hanno usato metodi criteri anche hanno livelli di affidabilità diverso questo naturalmente un problema estremamente importante
Che va sempre tenuto presente perché uno quando lavora su dati quantitativi cioè l'impressione spesso falsa che i dati quantitativi essendo quantitativi siano oggettivi
Non è affatto detto il fatto di poter anzi una delle cose stiamo imparando che ci sono moltissimi ambiti in cui possiamo arrivare a dati quantitativi ma che le procedure con cui abbiamo dati quantitativi sono tutt'altro che oggettiva
Io mi limiterei a questo perché purtroppo punto c'abbiamo il treno esattamente del PRA trent'trenta minuti e quindi
Il
Ad oggi vendo bene
No e sull'an però su su un testo però
Della Franco se essi non
Via però
E io spero comunque terra tentacolare avvenne decreti come stati emotivi mandare che
Bisogna trattare
Recupero passi arrivederci e grazie arriverà
Cosa farete risponda un pochino perché secondo me sa Don Cherry lo scolo delle armi però sotto dei dei termine estremamente interessanti spessore chiamare esterno nel senso che l'aspetto economico che non abbiamo assolutamente affrontato in realtà fondamentale l'aspetto economico intanto detenute da diminuisce veramente a
Scusate applicate fin da subito
A modelli economici
Che hanno una un aspetto che ne qui ci siamo focalizzati voto sull'individuo aspetto sistemico che invece molto la pressante
Ne in qualche modo anche sfrutta al meglio gli strumenti di machine learning che sono tipicamente alla statistica
E quindi funzionano mentre sulle cose grosse sul che se non si individua anche se naturalmente prevedono molto pepite questa
è una semplificazione
Per cui a assolutamente l'aspetto accorpamento fondamentale ecco è fondamentale anche nelle scelte che si fanno tecnologiche
Perché oggi come oggi io l'ho appena accennato voglio dire soprattutto su un civile Ning siamo al traino delle grosse aziende Google Facebook e da lì non si scappa voglio dire sono
Verdi al teste lei c'è voglia non è che noi possiamo andare a discutere no ma non so Abbado cosa un dei forse era lei che
Diceva mani mutui sarebbe per imbuti serve il sistema esperto sì ma le banche stanno facendo i soldi con i modelli machine learning per cui gli abbandoneranno
Quello che invece è interessante cento
Esso da panico sul discriminati me generati volle andare un attimo con ordine perché proprio questa state economico l'unica soluzione in qualche modo che c'è sia per l'aspetto diciamo etico
Che per l'aspetto della privatezza proprio per come la vedo io è stato regolamentativa o c'era e lì magari come tant'è vero che sia sempre più indietro ancora passiamo avanti
Adesso la GPA è questo nuovo legge diciamo che in Italia dovrebbe entrare in funzione il venticinque di maggio
A sulla garanzie della privacy e probabilmente qualcosa di equivalente dovrà avesse presentato nei primi mesi del due mila diciannove secondo gli articoli insomma ci giornali eccetera
è un modo avventura è molto discusso delle aziende perché mette delle regole precise su come proteggere la privacy degli utenti e non solo pesato sul consenso ma soprattutto sul poter ritrattare il consenso
Perché questo è un aspetto e fondamentali posso in ogni mo'in ogni momento devo poter dire no adesso tu non usi più quei dati
E lo stesso sulla spetti etici cioè che questi algoritmi devono essere devono in qualche modo garantire fairness lealtà nel trattamento delle
Delle persone e questi sono stati fondamentali
Allora arriva l'aspetto sistemico allora le aziende in qualche modo si oppongono perché loro dicono
Se tu in Europa mi costringi con argomentazione più stretta io non possa essere competitivo come le aziende cinesi piuttosto che americane che oggi come oggi lavora da supermercato e quindi in qualche modo mi penalizzi però Zuckerberg adesso Facebook ci sta dimostrando il contrario perché nel momento in cui l'azienda fallisce nella un comportamento che sia leale con l'utente sia sulla privatezza sulla partenti per la sta pagando così calerà che di fatto gli Stati Uniti stanno avviando molto velocemente al tran dell'Europa su regolamentazioni diciamo simili
Dopodiché e io credo che su questa base si all'accordo l'economia mi insegna che non sarà la soluzione di adesso quella finale ci vorrà un pochino di affinamento ci vorrà capire anche perché Gidp è lo stiamo s'gli anglo e ci sono progetti europei in cui stiamo anche lavorando su ma a tutti i livelli lo stiamo studiando per capire quelle regole che somma essere in astratto che effetto hanno poi in pratica su quello che posso non posso fare
A livello aziendale
E questo si collega con la l'osservazione sua sul fatto dato è una ricchezza ma la ricchezza perché perché ok allora tratto vero
Il allora
Questi aspetti economici in qualche modo sono sottili io su questo mi sento anche un pochino incompetente però dobbiamo imparare che voglio dire sono statico come cittadino ci riguardano l'aspetto cioè la ricchezza perché i dipende anche da noi dipende anche dalle soluzioni che noi presentiamo dipende anche da quanto accettiamo questa regolamentazione
Oggi come oggi allora si sta pensando a trainare la ricerca per esempio a frenare quindi anche la tecnologia si divide ma guardate nella campo medico senza inviti detta noi saremo molto più indietro questa ricchezza per tutti
A nel campo anche tecnologico scusatemi montiamo in macchina allora la guida assistita io visto sulla Napoli Roma una che guidava un furgone un capasanta grosso a quel giornale messo sul sul volante penso l'ho visto io con i miei occhi allora una guida assistita se non autonoma che aiuta a prevenire incidenti ai lati incidenti che ci porta ci sono stati che ci possono essere comunque a aumenta la sicurezza sulle strade
Professionisti della strada come i guidatori ritiro etc che ovviamente sono umani
A aprire una cabina tecnologicamente avanzata vuol dire renderli meno pericolosi io vedevo un video su questi decreti tutti cioè veramente la guida assistita che evita un tamponamento in pochissimo tempo
E questo è una cosa importante quindi ricchezza non so come calcolarla eccetera però a nessuno vantaggi che non sono solo per Google e Facebook
Tant'è che noi tutti accettiamo alla fine il compromesso che ci venga presentata queste queste Giammanco
Per pur di a vere accesso servizi alcuni poi inutile ma alcuni sono molto utili perché anche questa cosa che sia sempre sul telefonino
Va be'io vi ho raccontato prima sostata quattro mesi a Montreal sei mesi a Baltimora
Ragazzi se ci date voi adesso cioè col telefono Comites di tutti i giorni io come i familiari qualche settimana e l'America era molto schematica è nel secolo scorso cioè qualche volta ci dimentichiamo comunque dei vantaggi cadiamo da questa tecnologia
Allora un altro e velocemente rispondere Daniele nella sabbia sta solo un attimo più che un pochino più tecnica Daniele giustamente dice a quanto abbiamo i numeri riusciamo è Binelunghe bene passare dal simbolico il numerico in fondo è questo che dici
Allora quello che avevo presentato col giaguaro effettivamente andato spesse volte è un modello spazio vettoriale in cui i numeri non hanno una valenza assoluto il significato assoluto però hanno un significato relativo che sembra consistente solo quantità di informazione dispotico lanciato prima di venire qui sono esattamente calcolare quanta diffamazione che stanno in analisi sintattica di un testo cioè sono strumenti che proprio perché sono quantitativi in realtà sono estremamente utili e dando buoni risultati
Anche banalmente nel confrontare diverse lingue anche banalmente nell'identificare i diversi linguaggi nella stessa lingua in questo tecnico allo Stato a linguaggio più discorsivo eccetera
E quindi anche sempre queste cose tecniche sul discrimine attivo cioè assolutamente vero machine learning abbia grandi strade o dall'incedere attivi modelli discriminati
Modello generativo è più come verrà spiegato io ho proprio un modello e io le ho pure su questo modello e guardo in conseguenza del modello quindi apparendo i parametri di questo modello
Però adesso vanno molto i Crespi via Paci discriminati vanno a cercare i singoli dati quali sono le caratteristiche che mi aiutano a distinguere fra uno e l'altro quindi classificare una classe o nell'altra e nel caso sbraita tran classe all'altro ma il discorso è lo stesso
Quello però che voglio evitare ma stavi dicendo è che queste discriminazioni vengano fatte su delle degli astanti che sono eticamente non accettabili cioè se io vado discriminare allora e qui c'è un aspetto però che specie se ne sia Aned economista anche è anche appunto come dicevo Sistani ecco è vero che tipicamente magari a negli Stati Uniti persone di colore possono essere
Di solito per la maggioranza di una classe sociale inferiore per cui fanno più fatica di Paganini mutui ma uno non posso se discrimina sulla base della razza io prendo dentro anche quelli che invece Mutolo pagherebbero benissimo e quindi io continuo a innesto un sistema per cui il docente di colore sia sempre più povera
Ok è anche un meccanismo su cui demandare incidere per quell'aspetto sistemico importante ho solo accennato ma il fatto di usare per queste macchine in qualche modo questi approcci fa sistema e cambiare i comportamenti
La cosa che vorrei dire molto chiaramente ebbene verso l'effettivo uso che si parla molto delle io ci sono sempre state per fascismo le usava per le leggi razziali eccetera
Allora adesso sia guardate dal punto di vista positivo perché siete giovani dovreste vederlo meglio allora a noi abbiamo anche gli strumenti per studiare come queste si diffondono come questi io posso condizionale e quindi procediamo a livello sistemico anche con posso andare ad influenzare questi meccanismi sociali vera arrivare non ha assimetria Massimo il cliente cioè ed è ciò che si lascia andare alla carlona cioè crea delle diseguaglianze va a e girare determinati problemi però nel momento in cui me ne accorgo posso incidere e andare ad usarli per invece
Ai miliardi
L'ultima brevissima sulle fonti naturalmente non è il mio campo però io continuo a vedere lo vedo come un problema un aspetto di Inter prestabilita
Cioè io devo interpretare devo dare una spiegazione delle decisioni che prendo e quindi anche sulle fonti io devo darti quello
Diciamo le fonti su cui ho portato le mie decisioni e poi sarà l'umano e decidere se la fonte affidabile non affidabile eccetera
I rilievi il capitolo consiglio bibliografico e fare comunicativo molto pratica Cuerpo insomma visita
Ma armi Fiore rimasti proprio proprio tu agli occhi Chiurchiù scrive
Credo sia stato anche il rientro in Italia corruzione autrice ma sul e sulla ammesso che la commissione d'ufficio che ricordo siccome si parla sull'intelligenza artificiale numero riferimento bibliografico di
Ricordare in culle indicati purtroppo momenti in cui morì che è stato un pioniere nella storia diciamo Roberto Corti rischi che anche chavista tumulto alla Federico secondo degli anni e che ha scritto un bellissimo libro che si chiama
Si chiama
La scoperta dell'artificiale che tutta la storia degli degli sviluppi dalla cibernetica fine The Agency attività robotica
Delle relazioni fra intelligenza umana intelligenza della macchina e che poi è stato tradotto da Kluwer come disco che ogni artificio alle in Italia abbiamo avuto dei Giada di importanti studiosi anche diciamo nella scia di quello che Roberto Corti Roberto Cordeschi che ha fatto non so se questo libro uscito iniziali dei delle del secolo sia sia ancora edito in italiano sia ancora disponibile
Quello in inglese che brilla Kluwer credo di sì dice Assolombarda RCS la svastica castano ecco bene benissimo secondo me assente nel tempo di vedere stava formale può sociale come stare al minimo
E l'altra più farvi ricordare questa cosa ne abbiamo dieci per cento i grazie informatica ha parlato las che io ne sappia e all'informatica vera ed è stata la prima molla prima donna mancanza d'aria all'attrice
In senso dentro e quindi in qualche modo mi sembra un'ottima idea questa veranda doveva
Un attimo