Un tempo se volevate far fare qualcosa di nuovo ad un computer
dovevate programmarlo.
La programmazione, per quelli di voi che non l'hanno mai provata,
richiede una spiegazione dettagliata
di ogni singolo passaggio che volete che il computer faccia
per ottenere il vostro scopo.
Se volete fare qualcosa che nemmeno voi sapete come si faccia,
potrebbe essere una sfida eccezionale.
Questa è la sfida affrontata da quest'uomo, Arthur Samuel.
Nel 1956 voleva che il suo computer
fosse in grado di batterlo a dama.
Come si può scrivere un programma
che spieghi in modo dettagliato come essere migliori di voi a dama?
Ebbe un'idea:
fece giocare il computer contro sé stesso migliaia di volte
per imparare a giocare a dama.
E ha davvero funzionato, infatti nel 1962
questo computer ha battuto il campione del Connecticut.
Così Arthur Samuel è stato il padre dell'apprendimento automatico,
ed ho un grande debito con lui,
perché sono un professionista dell'apprendimento automatico.
Sono stato il presidente di Kaggle
una comunità di oltre 200 000
professionisti dell'apprendimento automatico.
Kaggle crea delle competizioni
per cercare di risolvere problemi irrisolti
e ce l'ha fatta centinaia di volte.
Da questo punto di osservazione sono stato in grado di scoprire
molto su quanto l'apprendimento automatico
ha potuto fare in passato, su quel che può fare oggi,
e su cosa potrà fare in futuro.
Probabilmente il primo grande successo dell'apprendimento automatico
in commercio è stato Google.
Google ha mostrato che è possibile trovare informazioni
usando un algoritmo informatico,
un algoritmo basato sull'apprendimento automatico.
Da allora ci sono stati numerosi successi commerciali nell'apprendimento automatico.
Società quali Amazon e Netflix
usano l'apprendimento automatico per suggerire
prodotti che potreste voler acquistare,
film che potreste voler vedere.
A volte è quasi inquietante.
Società come Linkedin e Facebook
talvolta vi diranno chi potrebbe essere vostro amico
e non avete idea di come ci riescano
e questo perché stanno utilizzando l'apprendimento automatico.
Sono algoritmi che hanno imparato tutto questo dai dati
invece che dalla programmazione manuale.
La IBM è riuscita in questo modo
a far sì che Watson battesse due campioni mondiali di "Jeopardy"
rispondendo a domande incredibilmente acute e complesse come queste.
["L'antico leone di Nimrud" è scomparso dal museo nazionale di questa città nel 2003 (insieme ad altro materiale)"]
Ed ecco perché siamo in grado di vedere la prima auto che si guida da sola.
Se vogliamo essere in grado di dire la differenza tra, diciamo,
un albero ed un pedone, allora questo è piuttosto importante.
Non sappiamo come scrivere questi programmi manualmente
ma con l'apprendimento automatico adesso è possibile.
Questa auto ha guidato per oltre un milione di chilometri,
su strada normale, senza alcun incidente.
Adesso sappiamo che i computer possono imparare,
i computer possono imparare a fare cose
che nemmeno noi non sappiamo fare,
o che magari possono fare meglio di noi.
Uno degli esempi più impressionanti di apprendimento automatico che ho visto
è stato durante un progetto che ho condotto a Kaggle
dove un gruppo guidato da un tipo chiamato Geoffrey Hinton
dell'università di Toronto
ha vinto una competizione per la scoperta automatica di droghe.
La cosa straordinaria qui, non è soltanto che hanno battuto
tutti gli algoritmi sviluppati da Merck o dalla comunità accademica internazionale
ma il fatto che nessuno nella squadra avesse mai avuto
esperienza in chimica o in biologia o in scienze biologiche
e l'hanno fatto in due settimane.
Come ci sono riusciti?
Hanno utilizzato un algoritmo fenomenale chiamato apprendimento approfondito.
Questo successo è stato così importante da essere stato pubblicato in un articolo
nella prima pagina del New York Times poche settimane dopo.
Questo qui a sinistra è Geoffrey Hinton.
Apprendimento approfondito è un algoritmo
ispirato al funzionamento del cervello umano
che ha come risultato un algoritmo
che non ha limiti teorici su quel che può fare.
Più dati gli si forniscono e più tempo di calcolo gli si dà,
meglio funziona.
Il New York Times ha anche spiegato in questo articolo
un altro straordinario
risultato dell'apprendimento approfondito
che sto per mostrarvi.
Mostra che i computer possono ascoltare e capire.
(Video) Richard Rashid: l'ultimo passo
che voglio essere in grado di compiere in questo processo
è di parlarvi veramente in cinese.
Il punto chiave qui
è che siamo stati in grado di prendere una gran quantità
di informazioni da numerosi parlanti cinesi
per produrre un sistema da testo a voce
che prende il testo cinese e lo converte in lingua cinese
e abbiamo preso più o meno un'ora della mia stessa voce
e l'abbiamo utilizzata per modulare
un sistema standard da testo a voce in modo che suoni come la mia.
Il risultato non è perfetto.
In realtà ci sono un po' di errori.
(In cinese)
(Applausi)
C'è ancora molto da fare in questo settore.
(In cinese)
(Applausi)
Jeremy Howard:
questo è accaduto alla conferenza
sull'apprendimento automatico in Cina.
Non capita davvero spesso alle conferenze accademiche
di sentire applausi spontanei
benché ovviamente talvolta
alle conferenze TEDx siate liberi di farlo.
Tutto quello che avete visto è accaduto grazie all'apprendimento approfondito.
(Applausi)
Grazie.
La trascrizione in inglese è apprendimento approfondito.
La traduzione in cinese e il testo in alto a destra, apprendimento approfondito,
e la costruzione della voce ancora apprendimento approfondito.
Dunque l'apprendimento approfondito è questa cosa straordinaria.
È un singolo algoritmo che sembra essere in grado di fare qualsiasi cosa
e ho scoperto che un anno prima ha anche imparato a vedere.
In questa sconosciuta competizione dalla Germania
chiamata lo Standard tedesco per il riconoscimento dei segnali stradali
l'apprendimento approfondito ha imparato a riconoscere segnali stradali come questo.
Non solo può riconoscere i segnali stradali
meglio di qualunque altro algoritmo
la classifica dei leader mostra che in realtà è stato migliore delle persone,
almeno il doppio delle persone.
Così nel 2011 abbiamo avuto il primo esempio
di computer che può vedere meglio delle persone.
Da allora sono successe molte cose.
Nel 2012 Google ha annunciato che un algoritmo di apprendimento approfondito
ha guardato i video di YouTube
e ha suddiviso i dati su 16 000 computer per un mese
e il computer ha imparato in modo autonomo concetti quali persone e gatti
solo guardando i video.
Assomiglia molto al modo di imparare degli uomini.
Gli uomini non apprendono quando gli si dice cosa vedono,
ma apprendendo da soli cosa sono queste cose.
Anche nel 2012 Geoffrey Hinton, che abbiamo visto prima,
ha vinto la popolarissima competizione ImageNet
cercando di capire da un milione e mezzo di immagini
di che cosa erano la foto.
Già dal 2014 siamo a meno del sei percento del tasso di errore
nel riconoscimento delle immagini.
Ancora una volta meglio delle persone.
Le macchine stanno davvero facendo un lavoro straordinario qui
e verrà utilizzato nell'industria.
Per esempio, Google lo scorso anno ha annunciato
che ha mappato ogni singola località in Francia in due ore
e lo ha fatto fornendo immagini di strade
ad un algoritmo di apprendimento approfondito
per riconoscere e leggere i numeri civici.
Immaginate quanto si sarebbe impiegato prima:
dozzine di persone, diversi anni.
Sta accadendo anche in Cina.
Baidu è una sorta di Google cinese, immagino,
e quel che potete vedere in alto a sinistra
è un esempio delle immagini che ho caricato
nel sistema di apprendimento approfondito di Baidu,
al di sotto potete vedere che il sistema ha capito che cos'è quell'immagine
e ha trovato immagini simili.
In effetti le immagini simili hanno sfondi simili,
simili direzioni dei volti,
alcuni persino con la lingua fuori.
Questo non sta certamente cercando il testo in una pagina del web.
Tutto quello che ho caricato è un'immagine.
Così adesso abbiamo computer che comprendono davvero quello che vedono
e che possono di conseguenza cercare nei database
di centinaia di milioni di immagini in tempo reale.
Cosa significa che i computer possono vedere?
Non è solo che i computer possono vedere.
Infatti l'apprendimento approfondito ha fatto molto più di questo.
Frasi complesse e sfumate come questa
adesso sono comprensibili
con un algoritmo di apprendimento approfondito.
Come potete vedere qui,
questo sistema basato su Stanford che mostra punti rossi in cima
ha capito che questa frase sta esprimendo un sentimento negativo.
L'apprendimento approfondito è simile al comportamento umano
nel comprendere quello di cui tratta
la frase e che cosa sta dicendo su queste cose.
L'apprendimento approfondito è stato utilizzato per leggere il cinese
ad un livello simile a quello di un madrelingua.
Questo algoritmo è stato sviluppato in Svizzera
da persone che non parlavano o capivano il cinese.
Come ho detto, l'uso dell'apprendimento approfondito
è praticamente il sistema migliore del mondo per fare questo,
anche paragonato alla conoscenza umana.
Questo è il sistema che abbiamo messo a punto nella mia azienda,
che mostra come mettere tutto questo materiale insieme.
Queste immagini non hanno alcun testo allegato
e mentre sto digitando queste frasi
in tempo reale sta capendo queste immagini
e immaginando cosa riguardano
e trovando immagini simili al testo che sto scrivendo.
Come potete vedere, sta effettivamente capendo le mie frasi
e sta realmente comprendendo queste immagini.
So che avete visto qualcosa di simile su Google
dove potete digitare cose e lui vi mostra delle immagini,
ma in realtà quello che fa è cercare una pagina web riferita al testo.
È molto diverso dal capire davvero le immagini.
È una cosa che i computer sono stati in grado di fare
per la prima volta negli ultimi mesi.
Vediamo che i computer non soltanto
possono vedere le immagini, possono anche leggere
e ovviamente mostrare che possono comprendere quello che sentono.
Forse non vi sorprenderà quello che sto per dirvi,
cioè che sono in grado di scrivere.
Ecco un testo che ho scritto ieri utilizzando
un algoritmo di apprendimento approfondito.
Ed ecco un testo che un algoritmo di Stanford ha creato.
Ognuna di queste frasi è stata creata
da un algoritmo di apprendimento approfondito
per descrivere ognuna di queste immagini.
Questo algoritmo non ha mai visto
un uomo in maglietta nera che suona la chitarra.
Ha già visto un uomo prima, ha già visto il nero prima,
ha già visto una chitarra prima,
ma ha generato in modo autonomo questa nuova descrizione di questa fotografia.
Non è ancora una prestazione umana, ma ci siamo vicini.
Nei test, gli uomini preferiscono un sottotitolo generato dal computer
una volta su quattro.
Questo sistema ha soltanto due settimane,
quindi forse entro il prossimo anno
l'algoritmo informatico sarà oltre la prestazione umana
alla velocità con cui vanno le cose.
I computer possono anche scrivere.
Abbiamo messo tutto insieme e ci ha portato ad opportunità emozionanti.
Per esempio in medicina
un gruppo di Boston ha annunciato che ha scoperto
dozzine di caratteristiche dei tumori clinicamente rilevanti
che aiutano i medici nel fare una prognosi del cancro.
Analogamente, a Stanford
un gruppo ha annunciato che osservando i tessuti ingranditi
hanno sviluppato un sistema basato sull'apprendimento automatico
che è migliore dei patologi umani
nel predire le percentuali di sopravvivenza nei malati di cancro.
In entrambi i casi non solo le previsioni sono più accurate
ma generano una nuova scienza intelligente.
Nel caso della radiologia
sono nuovi indicatori clinici che gli umani possono comprendere.
Nel caso di questa patologia
il sistema informatico ha scoperto che le cellule intorno al cancro
sono importanti quanto le cellule tumorali stesse
per fare una diagnosi.
È il contrario di quanto è stato insegnato ai patologi per decenni.
In ognuno dei due casi sono sistemi sviluppati
da una combinazione di esperti in medicina
e di esperti in apprendimento automatico
ma a partire dallo scorso anno siamo andati anche oltre.
Questo è un esempio di identificazione delle aree tumorali
di un tessuto umano al microscopio.
Questo sistema può identificare le aree con maggiore accuratezza
o con la stessa accuratezza di un patologo umano
ma è stato costruito interamente
con l'apprendimento approfondito
senza utilizzare la competenza medica
da persone che non hanno alcuna competenza in questo settore.
Analogamente qui c'è la segmentazione di un neurone.
Ora siamo in grado di segmentare
i neuroni con la stessa accuratezza degli uomini,
ma questo sistema è stato sviluppato con l'apprendimento approfondito
da persone con nessuna competenza in medicina.
Io stesso, da persona senza alcuna competenza in medicina,
sono pienamente qualificato per iniziare una nuova società medica,
cosa che ho fatto.
Ero piuttosto spaventato nel farlo
ma la teoria sembrava suggerire che era possibile
fare medicina molto utile utilizzando soltanto queste tecniche di analisi dati.
Fortunatamente abbiamo avuto un fantastico riscontro
non soltanto dai media, ma anche dalla comunità medica,
che è stata di grande supporto.
La teoria è che possiamo prendere la parte centrale di un processo medico
e trasformarla in un analisi di dati per quanto possibile,
lasciando i medici a fare quel che fanno meglio.
Voglio farvi un esempio.
Ad oggi occorrono 15 minuti per produrre un nuovo test medico diagnostico,
io ve lo mostrerò in tempo reale,
ma l'ho compresso a tre minuti eliminando qualche parte.
Invece di farvi vedere la creazione di un test medico diagnostico
sto per mostrarvi un test diagnostico con immagini di auto,
perché è qualcosa che possiamo comprendere tutti.
Quindi inizieremo con circa un milione e mezzo di immagini di auto
e voglio creare qualcosa che le suddivida per l'angolazione
con cui sono state scattate le fotografie.
Queste immagini non sono etichettate, quindi dovrò cominciare da zero.
Con il nostro algoritmo per l'apprendimento approfondito
si possono identificare automaticamente
le aree delle strutture in queste immagini.
La cosa bella è che l'uomo e il computer possono lavorare insieme.
L'uomo, come potete vedere qui,
sta spiegando al computer le aree di interesse
che vuole che il computer utilizzi per migliorare l'algoritmo.
In realtà questi sistemi di apprendimento approfondito
sono in uno spazio di 16 000 dimensioni
così potete vedere qui il computer che lo ruota attraverso quello spazio
cercando di trovare nuove aree di struttura.
Quando ci riesce
l'uomo che lo sta guidando può poi segnalare le aree interessanti.
Qui il computer ha trovato con successo le aree
ad esempio, gli spigoli.
Durante questo processo
stiamo dicendo gradualmente al computer sempre di più
sul tipo di strutture che stiamo cercando.
Potete immaginare in un test diagnostico
che questo potrebbe essere un patologo che identifica
le aree malate, oppure ad esempio
un radiologo che indica i noduli potenzialmente problematici.
Talvolta può essere difficile per l'algoritmo.
Qui è in un qualche modo confuso.
Le immagini della parte anteriore e posteriore delle auto sono mescolate.
In questo caso dobbiamo essere un po' più cauti,
selezionando le parti anteriori come opposte alle parti posteriori.
e dicendo al computer che questo è il tipo di gruppo
a cui siamo interessati.
Lo facciamo per un po', tralasciando qualcosa,
così addestriamo l'algoritmo per l'apprendimento automatico
basandoci su queste coppie di centinaia di cose
sperando che il risultato sia migliore.
Potete vedere che sta iniziando a dissolvere alcune di queste fotografie
mostrandoci che sta già riconoscendo come capire da solo alcune di queste.
Possiamo utilizzare questo concetto di immagini simili,
e utilizzando immagini simili, come potete vedere.
il computer a questo punto è in grado di trovare la parte anteriore delle auto.
A questo punto l'uomo può dire al computer
va bene, hai fatto un buon lavoro.
Talvolta, ovviamente, persino a questo punto
è ancora difficile separare i gruppi.
In questo caso anche dopo aver lasciato
il computer a provare a ruotarlo per un po'
troveremo ancora che le immagini dei lati sinistri e dei lati destri
sono tutte mescolate.
Così possiamo dare ulteriori indicazioni al computer
e dire, va bene, prova a trovare una proiezione per separare
i lati sinistri da quelli destri per quanto possibile
utilizzando questo algoritmo di apprendimento approfondito.
Dandogli quel suggerimento -- ecco, c'è riuscito.
È riuscito a trovare un modo per pensare a questi oggetti
separandoli dagli altri.
Vi state facendo un'idea.
Questo non è un caso in cui l'uomo è rimpiazzato dal computer,
ma uno in cui lavorano insieme.
Quello che stiamo facendo qui è sostituire qualcosa per il quale serviva una squadra
di cinque o sei persone per circa sette anni
e sostituirlo con qualcosa che impiega 15 minuti
e una persona che lavora da sola.
Questo processo richiede all'incirca quattro o cinque ripetizioni.
Potete vedere che adesso abbiamo il 62 per cento
del nostro milione e mezzo di immagini classificato correttamente.
A questo punto possiamo iniziare a prendere piuttosto
velocemente grandi sezioni,
controllarle per essere sicuri che non ci siano errori.
Dove ci sono errori, possiamo farlo sapere al computer.
Utilizzando questo tipo di processo per ognuno dei diversi gruppi
siamo vicini ad un tasso di successo dell'80 per cento
nel classificare un milione e mezzo di immagini.
A questo punto è solo si tratta solo
di trovare trova la piccola parte che non è classificata correttamente
e si cerca di capire perché.
Usando questo approccio
in 15 minuti arriviamo a un tasso di classificazione del 97 per cento.
Questo tipo di tecnica può permetterci di risolvere un problema più grande,
cioè che c'è una mancanza di competenza medica nel mondo.
Il Forum Economico Mondiale riporta che ci sono
dalle 10 alle 20 volte meno medici del necessario
nei paesi in via di sviluppo
e serviranno circa 300 anni
per formare abbastanza persone per risolvere il problema.
Quindi immaginate se potessimo aiutare a migliorare la loro efficacia
utilizzando l'approccio con questo apprendimento approfondito?
Sono davvero entusiasta di questa opportunità.
Sono anche preoccupato per i problemi.
Il problema è che ogni area in blu su questa mappa
indica un posto dove i servizi sono oltre l'80 per cento del lavoro.
Cosa sono i servizi?
Questi sono i servizi.
Questi sono anche proprio quello che i computer hanno appena imparato a fare.
Così l'80 per cento dell'occupazione mondiale nel mondo sviluppato
è in qualcosa che i computer hanno appena imparato a fare.
Cosa significa tutto ciò?
Che andrà tutto bene. Saranno sostituiti da altri lavori.
Ad esempio ci sarà più lavoro per i data scientist.
Veramente no.
Non occorrono molti data scientist per costruire questi.
Ad esempio questi quattro algoritmi sono stati creati dalla stessa persona.
Così se pensate: è già accaduto prima
abbiamo visto in passato i risultati di quando arrivano novità
e vengono sostituite da nuovi lavori,
ma come saranno questi nuovi lavori?
È molto difficile per noi prevederlo
perché la conoscenza umana cresce ad un tasso graduale,
mentre ora che abbiamo questo sistema di apprendimento approfondito
che sappiamo che ha una conoscenza che cresce a livello esponenziale.
Siamo qui.
Attualmente vediamo le cose intorno a noi
e diciamo: "I computer sono ancora piuttosto stupidi"
Giusto?
Ma fra cinque anni saranno fuori da questo diagramma.
Così dobbiamo iniziare a pensare a questa capacità proprio adesso.
L'abbiamo già visto, ovviamente.
Nella Rivoluzione Industriale
abbiamo visto un cambio di passo nella capacità grazie al motore.
Il punto è tuttavia che dopo un po' le cose si sono appiattite.
Ci sono stati disordini sociali,
ma una volta che il motore è stato usato per generare energia in ogni situazione
le cose si sono assestate.
La Rivoluzione dell'Apprendimento Automatico
sarà molto diversa dalla Rivoluzione Industriale
perché la Rivoluzione dell'Apprendimento Automatico non si assesterà.
Più i computer miglioreranno le attività intellettuali
più si potranno costruire computer migliori
che miglioreranno le capacità intellettuali,
quindi questo sarà un cambiamento
che il mondo non ha davvero mai sperimentato prima
quindi la vostra comprensione precedente su quel che è possibile, è diverso.
Sta già avendo un impatto su di noi.
Negli ultimi 25 anni la produttività del capitale è cresciuta,
la produttività del lavoro è rimasta uguale, è persino calata un po'.
Quindi voglio che iniziamo a discuterne sin da adesso.
So che spesso quando parlo alle persone di questa situazione
le persone sono piuttosto sprezzanti.
Del resto i computer non possono veramente pensare,
non hanno emozioni, non comprendono la poesia,
non capiamo davvero come funzionano.
Quindi?
Già adesso i computer possono fare cose
per fare le quali le persone vengono pagate,
quindi è tempo di iniziare a pensare
a come dovremo modificare le nostre strutture sociali ed economiche
per diventare consapevoli di questa nuova realtà.
Grazie.
(Applausi)