Come le nuove tecnologie stanno rivoluzionando la gestione degli algoritmi di intelligenza artificiale?

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Le passioni: algoritmi e intelligenza artificiale

L’ingegnere informatico Andrea Celli, con un supporto finanziario di 1,3 milioni di euro, sta indagando nuove metodologie per ottimizzare la gestione delle infrastrutture digitali e degli algoritmi di intelligenza artificiale. Con un background accademico in “computer science” e diverse esperienze formative all’estero, Celli e il suo team stanno lavorando al progetto “Pla-Steer” presso il Dipartimento della computazione della Bocconi. L’intento è sviluppare metodi matematici innovativi per migliorare il controllo delle piattaforme che ospitano algoritmi di intelligenza artificiale, come quelli utilizzati nel trading azionario. “Puntiamo a rendere più attive le interazioni tra gli utenti,” spiega Celli, “per ottenere risultati prevedibili e migliorare aspetti quali il benessere e il welfare sociale.”

La mente umana sarà rimpiazzata dall’intelligenza artificiale?

Nonostante i progressi tecnologici, ci sono aspetti dell’intelligenza umana che le macchine non potranno mai replicare: provare sentimenti e acquisire la consapevolezza di sé. Mentre i computer eccellono nella gestione e nell’analisi di grandi quantità di dati con velocità e precisione, e iniziano ad apprendere, rimane il fatto che le decisioni etiche e morali saranno sempre prerogativa umana. Gli algoritmi possono prendere decisioni basate su criteri predeterminati e apprendere dall’esperienza, ma non possono replicare le emozioni umane. Federico Faggin, nel suo libro “Silicio” (2019), sottolinea l’impossibilità di trasferire alle macchine l’esperienza delle emozioni, che sono legate a “moti dell’animo” e non riproducibili come semplici fenomeni elettrici.

La tirannia dell’algoritmo

Miguel Benasayag, filosofo e psicanalista, ci mette in guardia dal rischio che siano gli algoritmi dei Big Data a guidare le nostre democrazie. La nostra interazione quotidiana con le macchine, dai GPS ai social network, ha reso inevitabile l’ibridazione con le nuove tecnologie. Benasayag sottolinea l’importanza di mantenere le particolarità del vivente, la sua imprevedibilità e libertà, che non possono essere ridotte a una somma di informazioni. Le decisioni sociali, politiche ed economiche sono sempre più legate alla logica lineare delle macchine, che non tiene conto della complessità dei corpi individuali e sociali, mettendo a rischio le nostre democrazie.

L’uomo, le sue decisioni, i dati e l’intelligenza artificiale

La transizione digitale sta determinando numerosi cambiamenti nei modelli di lavoro e negli strumenti operativi. Big Data e Intelligenza Artificiale offrono alle aziende grandi opportunità, consentendo loro di prendere decisioni informate basate su una vasta quantità di dati. Questi dati, che provengono da diversi registi e che possono essere analizzati in tempo reale, forniscono vantaggi come una maggiore competitività e capacità di rispondere prontamente ai cambiamenti. Tuttavia, l’IA è ancora limitata a risolvere problemi specifici e non può generalizzare o fare ragionamenti complessi come l’uomo. La nostra unicità risiede nella creatività, nella capacità di porre domande e di effettuare ragionamenti di senso comune.

Bullet Executive Summary

In conclusione, l’intelligenza artificiale continua a evolversi, offrendo nuove opportunità e sfide. Mentre gli algoritmi possono migliorare l’efficienza e la precisione in molti settori, rimane essenziale il ruolo dell’uomo nel garantire che le decisioni prese siano etiche e rispettino la complessità della vita umana. La nostra capacità di provare emozioni e di essere creativi non può essere replicata dalle macchine, e questo ci rende unici. Riflettiamo su come possiamo integrare l’IA nella nostra vita in modo che migliori la nostra qualità di vita senza compromettere la nostra umanità.

La nozione base di intelligenza artificiale correlata al tema principale dell’articolo è il machine learning, che permette agli algoritmi di apprendere dai dati e migliorare nel tempo. Una nozione avanzata è il deep learning, una sottocategoria del machine learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare dati complessi e fare previsioni accurate. Queste tecniche stanno rivoluzionando molti settori, ma è fondamentale ricordare che l’etica e la responsabilità umana devono sempre guidare il loro sviluppo e utilizzo.