Vi voglio raccontare di due partite a scacchi.
La prima si è tenuta nel 1997 e Garry Kasparov,
umano, perse contro Deep Blue, una macchina.
Per molti è stata l'alba di una nuova era,
un'era in cui gli uomini sarebbero stati dominati dalle macchine.
Ma eccoci qui, 20 anni dopo, il grande cambiamento
delle nostre relazioni con i computer è l'iPad,
non HAL.
La seconda partita è un torneo di scacchi avanzati
nel 2005 in cui uomo e macchina partecipavano insieme
come compagni, anziché come avversari, se volevano.
All'inizio i risultati erano prevedibili.
Anche un supercomputer si faceva battere da un maestro
con un laptop relativamente poco potente.
La sorpresa arrivò alla fine. Chi vinse?
Non un gran maestro con un supercomputer,
ma due dilettante americani
con tre laptop poco potenti.
La loro capacità di manipolare e gestire i computer
per esplorare fino in fondo specifiche mosse
contrastò efficacemente la superiorità negli scacchi
dei grandi maestri e la maggiore capacità di calcolo
di altri avversari.
È un risultato strabiliante: uomini comuni,
macchine comuni che battono gli uomini e le macchine migliori.
Comunque, non doveva trattarsi di un duello uomo-macchina?
Invece si tratta di aziende e del giusto tipo di collaborazione.
Negli ultimi 50 anni abbiamo prestato molta attenzione
alla visione sull'intelligenza artificiale di Marvin Minsky
È certamente una visione sexy. Molti la condividono.
È diventata la scuola di pensiero dominante nell'informatica.
Ma entrando nell'era dei grandi dati, delle reti,
delle piattaforme aperte e della tecnologia incorporata,
vorrei suggerire che è tempo di rivalutare una visione alternativa
sviluppata all'incirca nello stesso periodo.
Parlo della simbiosi uomo-computer di J.C.R. Licklider,
che forse dovremmo chiamare "aumento dell'intelligenza", A.I.
Licklider era un titano dell'informatica che ha avuto
un profondo effetto sullo sviluppo della tecnologia e di internet.
La sua visione era quella di permettere all'uomo e alle macchine di collaborare
nel prendere decisioni, controllare le situazioni complesse
senza la dipendenza e la mancanza di flessibilità
di programmi predeterminati.
Notate quella parola "collaborare".
Licklider non ci incoraggia a prendere un tostapane
e a farlo diventare Data di "Star Trek",
ma a prendere un umano e renderlo più capace.
Gli umani sono straordinari -- il nostro modo di pensare,
il nostro approccio non lineare, la nostra creatività,
le ipotesi iterative, tutto molto difficile, se non impossibile
per i computer.
Licklider intuitivamente se ne è accorto, osservando gli umani
fissare obiettivi, formulare ipotesi,
determinare criteri e fare valutazioni.
Certo, in altre cose gli umani sono così limitati.
Siamo terribili nelle misure, nel calcolo e nei volumi.
Abbiamo bisogno di talento manageriale di alto livello
per tenere insieme una band e suonare.
Licklider aveva previsto che i computer avrebbero fatto i lavori ripetitivi
richiesti per preparare l'accesso a informazioni e alla presa di decisioni.
Silenziosamente, senza far rumore,
questo approccio ha reso possibili vittorie che vanno oltre gli scacchi.
Il ripiegamento delle proteine, un tema che ha in comune con gli scacchi un'incredibile vastità --
esistono più modi di ripiegare una proteina del numero di atomi nell'universo.
È un problema che può cambiare il mondo con profonde implicazioni
sulla nostra capacità di comprendere e trattare le malattie.
E per questo compito, la forza bruta di un supercomputer semplicemente non è sufficiente.
Foldit, un gioco creato da informatici,
spiega il valore di questo approccio.
Dilettanti, non-tecnici, non-biologi con un videogioco
riorganizzano visivamente la struttura della proteina
permettendo al computer di gestire le forze atomiche
e le interazioni e identificare i problemi strutturali.
Questo approccio batte il computer la metà delle volte
e pareggia il 30% delle volte.
Di recente Foldit ha fatto un grande scoperta scientifica
decifrando la struttura del virus Mason-Pfizer della scimmia.
Una protease, la cui determinazione sfuggiva da più di 10 anni,
è stata scoperta da questi tre giocatori nel giro di qualche giorno,
probabilmente il più grande progresso scientifico
proveniente da un videogioco.
L'anno scorso, sul sito delle Torri Gemelle,
è stato aperto il memorial dell'11 settembre.
Mostra i nomi di migliaia di vittime
utilizzando un bellissimo concetto detto "adiacenze significative".
Posiziona i nomi uno accanto all'altro a seconda
delle loro relazioni: amici, famiglia, colleghi.
Metterli tutti insieme è quasi una sfida
matematica; 3500 vittime, 1800 richieste di adiacenze,
l'importanza delle specifiche fisiche complessive
e l'estetica finale.
La prima volta che è stato riportato dai media, il merito dell'impresa
è stato attribuito a un algoritmo dello studio di design
Local Projects di New York. In realtà è un po' più sottile.
Mentre è stato usato un algoritmo per sviluppare la struttura sottostante,
gli umani hanno usato quella struttura per realizzare il risultato finale.
In questo caso, un computer aveva valutato milioni
di possibili disposizioni, aveva gestito un sistema di relazioni complesse,
tenendo traccia di un'ampia serie di misure
e variabili, permettendo agli umani di concentrarsi
sul design e sulle scelte di composizione.
Più vi guardate intorno,
più vedete ovunque la visione di Licklider.
Che sia la realtà aumentata nel vostro iPhone o il GPS nella vostra auto,
la simbiosi uomo-computer ci rende più capaci.
Cosa si può fare per migliorare
la simbiosi uomo-computer?
Si può cominciare con inserire gli umani nel processo.
Invece di pensare a quello che un computer farà per risolvere il problema,
creare anche la soluzione intorno a quello che farà un essere umano.
Facendo questo, ci si rende presto conto di aver passato il tempo
sull'interfaccia uomo-macchina
in particolare nell'eliminare l'attrito di questa interazione.
Di fatto, questo attrito è più importante
del potere dell'uomo o del potere della macchina
nel determinare le capacità complessive.
Ecco perché due dilettanti con qualche laptop
hanno battuto facilmente un supercomputer e un maestro.
Quello che Kasparov chiama processo è un sottoprodotto dell'attrito.
Migliore è il processo, minore è l'attrito.
La variabile decisiva diventa la minimizzazione di questo attrito.
Prendete un altro esempio: grandi quantità di dati.
Tutte le interazioni al mondo vengono registrate
da una serie crescente di sensori: il vostro telefono,
la vostra carta di credito, il vostro computer. Il risultato sono tanti dati,
e in realtà ci forniscono l'opportunità
di capire più a fondo la condizione umana.
La maggiore enfasi di molti approcci ai grandi dati
si concentra su, "Come memorizzare questi dati? Come cercare
all'interno di questi dati? Come processare questi dati?
Queste sono domande necessarie, ma non sufficienti.
L'imperativo non è scoprire come calcolare,
ma cosa calcolare. Come si impone l'intuizione umana
su dati di questa dimensione?
Ancora una volta, cominciamo con l'inserire l'essere umano nel processo.
Quando PayPal ha iniziato ad operare, la sua più grande sfida
non era, "Come trasferisco i soldi online?"
Era, "Come lo faccio senza farmi intercettare dal crimine organizzato?"
Perché è così sfidante? Perché mentre i computer possono imparare
ad intercettare e identificare le frodi sulla base di schemi,
non possono imparare a farlo sulla base di schemi
che non hanno mai visto prima e il crimine organizzato
ha molto in comune con questo pubblico: gente brillante,
implacabili, pieni di risorse, spirito imprenditoriale -- (Risate)
e una differenza enorme e importante: lo scopo.
Così, mentre i soli computer possono prendere tutto tranne
i più brillanti truffatori, prendere i più svegli fa la differenza
tra un successo e un fallimento.
Ci sono una serie di problemi come questo, quelli con
avversari adattabili. Si presentano raramente, se non mai,
secondo uno schema ripetibile distinguibile dai computer.
Invece, c'è una componente interna di innovazione o disturbo,
e questi problemi sono sempre più seppelliti nei dati.
Per esempio il terrorismo. I terroristi si adattano continuamente
alle nuove circostanze, e nonostante
quello che vedete in TV, questi adattamenti,
e il loro rilevamento sono fondamentalmente umani.
I computer non rilevano nuovi schemi e nuovi comportamenti,
lo fanno gli esseri umani. Gli esseri umani, usando la tecnologia, testano ipotesi,
cercano indizi chiedendo alle macchine di fare per loro delle cose.
Osama bin Laden non è stato catturato da un'intelligenza artificiale.
È stato catturato da persone brillanti, piene di risorse, scrupolose
in collaborazione con varie tecnologie.
Per quanto interessante possa sembrare, dai dati
non si può estrarre una risposta.
Non c'è il tasto "Trova Terrorista", e più si integrano dati
da fonti diverse
da formati di dati diversi,
da sistemi diversi, meno efficace è l'estrazione dei dati.
Invece, si dovranno cercare dati
e cercare indizi, e come aveva previsto Licklider tempo fa,
la chiave per ottenere grandi risultati è il corretto tipo di collaborazione
e Kasparov si è reso conto
che significa minimizzare l'attrito dell'interfaccia.
Questo approccio rende possibili cose come setacciare
i dati disponibili provenienti da fonti diverse,
identificare le relazioni chiave e metterle in un unico punto,
una cosa che è sempre stata praticamente impossibile da fare.
Secondo qualcuno ci sono implicazioni terribili sulla privacy
e sulle libertà civili. Secondo altri preannuncia un'era
di maggiore privacy e protezione delle libertà civili,
ma la privacy e le libertà civili sono fondamentali.
Bisogna tenerlo presente, e non possono essere trascurate,
anche con le migliori intenzioni.
Esploriamo con un paio di esempi l'impatto
che hanno avuto di recente le tecnologie
sulla simbiosi uomo-computer.
Nell'ottobre del 2007, gli Stati Uniti e le forze alleate
hanno fatto irruzione in un rifugio di al Qaeda a Sinjar
al confine siriano con l'Iraq.
Hanno trovato documenti segreti:
700 note biografiche di combattenti stranieri.
Questi combattenti stranieri avevano lasciato le loro famiglie nel Golfo,
in Africa del nord e orientale per unirsi ad al Qaeda in Iraq.
Questi documenti erano moduli compilati da umani.
I combattenti stranieri li avevano compilati per unirsi all'organizzazione.
Si è scoperto che anche al Qaeda
ha la sua burocrazia. (Risate)
Rispondevano a domande del tipo, "Chi ti ha reclutato?"
"Qual è la tua città natale" "Che tipo di lavoro cerchi?"
In quest'ultima domanda si è scoperta una cosa sorprendente.
La maggior parte dei combattenti stranieri
cercavano di diventare attentatori suicidi per i martirio --
molto importante, visto che tra il 2003 e il 2007
l'Iraq aveva 1382 attentatori suicidi, un'importante fonte di instabilità.
Analizzare questi dati era difficile. Gli originali erano fogli di carta
in arabo che dovevano essere scannerizzati e tradotti.
La complessità del processo non consentiva di ottenere
risultati significativi in tempi ragionevoli usando solo
persone, PDF e tenacia.
I ricercatori hanno dovuto sfruttare le loro menti umane
insieme alla tecnologia per scavare, per esplorare ipotesi
non ovvie, e effettivamente sono emersi indizi.
20% dei combattenti stranieri erano libici,
50% di questi provenivano da un'unica città in Libia,
molto importante considerando che le statistiche precedenti
riportavano quel numero al 3%. Ha aiutato anche a focalizzarsi
su una figura di crescente importanza in al Qaeda, Abu Yahya al-Libi,
un anziano ecclesiastico del gruppo dei combattenti islamici libici.
Nel marzo del 2007 ha tenuto un discorso dopo il quale
è cresciuta la partecipazione dei combattenti libici stranieri.
In maniera molti intelligente, anche se meno ovvia,
rivoltando i dati che avevano in testa, i ricercatori
sono stati in grado di esplorare le reti di coordinamento in Siria
che si occupavano di accogliere e trasportare
verso il confine i combattenti stranieri.
Erano reti di mercenari, non di idealisti,
che coordinavano per trarne un profitto.
Per esempio, ai combattenti stranieri sauditi addebitavano
più che ai libici; soldi che altrimenti
sarebbero andati ad al Qaeda.
Forse gli avversari avrebbero interrotto la loro rete
se avessero saputo di essere traditi da jihadisti.
Nel gennaio 2010 un devastante terremoto del 7° grado ha colpito Haiti,
il terzo terremoto di tutti i tempi in termini di mortalità, ha lasciato
1 milione di persone, 10% della popolazione, senza un tetto.
Un aspetto apparentemente ininfluente tra tutte le iniziative umanitarie
diventò sempre più importante quando cominciarono ad arrivare
cibo e acqua.
Ad Haiti gennaio e febbraio sono mesi secchi,
eppure molti campi avevano sviluppato bacini d'acqua.
La sola istituzione con le informazioni dettagliate
delle piane alluvionali di Haiti
era stata distrutta nel terremoto, dirigenti compresi.
La domanda era quindi: quali campi sono a rischio,
quante persone ci sono in questi campi, quali sono i tempi
delle alluvioni, e considerate le risorse e le infrastrutture
limitate, quali sono le priorità nella riallocazione?
I dati erano incredibilmente eterogenei. L'esercito degli Stati Uniti
aveva informazioni dettagliate solo di una piccola sezione del paese.
Online c'erano dati del 2006 da una conferenza
sui rischi ambientali, altri dati geo-spaziali, nessuno dei quali era integrato.
L'obiettivo era identificare campi per l'allocazione
secondo le priorità.
Il computer doveva integrare una grande quantità di dati geospaziali,
dati dai social media e informazioni di organizzazioni umanitarie
per rispondere alla domanda.
Implementando un processo ad alto livello, quello che altrimenti
sarebbe stato un lavoro di tre mesi per 40 persone
è diventato un lavoro semplice di 40 ore per 3 persone,
tutte vittorie per la simbiosi uomo-computer.
Siamo a più di 50 anni dalla visione del futuro
di Licklider, e i dati suggeriscono che dovremmo essere
entusiasti di affrontare i problemi più difficili di questo secolo,
uomo e macchina che collaborano.
Grazie. (Applausi)
(Applausi)