dopo l'invito iniziale 'puoi/devi farlo anche tu'. Per contribuire a plasmare il nostro futuro o temerlo un po' di meno.
Alla fine alcuni mostri (Google, Facebook) sono ancora trogloditi e altri mostri (Amazon, Netflix) ancora rustici.
Almeno rispetto ai dati a loro disposizione: cosa sanno davvero dai nostri click? Un encomio a Siri che ci ascolta.
Quanto è difficile interpretare il senso dei suoni? Fantascienza poche decine di anni fa, oggi per tutti in smartphone.
Ma possiamo/dobbiamo fare di più, perché siamo più dei nostri movimenti virtuali che i mostri vedono e vendono (*).
Così dopo averci presentato il meglio/peggio di Simbolisti e Connessionisti, Evoluzionisti e Bayesiani + Analogisti ...
Pedro delinea il passo finale, quello che fa ogni bambino nei primi 3 anni, quando impara a stare al mondo e poi continua.
Quella magia umana, curiosa e motivata, che machine learning può completare in tante azioni ripetitive.
Forse noiose per la nostra pigrizia, lontane per le nostre distanze, lente per la nostra velocità: non per il nostro avatar.
In servizio permanente al nostro servizio, in continuo aggiornamento con i nostri gusti e le nostre esigenze.
Che potrebbe funzionare meglio di noi nel mondo dei propri simili, a contattare e contrattare senza litigare.
Verso un mondo migliore, anche quello reale, lasciando le guerre ai robot: fantascienza neanche troppo lontana.
Come la lotta al cancro, tema ricorsivo nel libro, in cui PC in rete potrebbero aggiornarsi meglio e più velocemente.
Dall'analisi genetica alla risposta alle cure verso un cocktail mirato per il tipo di tumore (ognuno fa storia a sé).
Eccovi quindi un paio di video: dai canonici 20' di un TED talk all'ora presso maestro Google (nel libro molto di più).
Pedro Domingos laureato a Lisbona in Ingegneria Elettronica e Computer Science, PhD a Irvine CA in Information and Computer Science, dal 1999 insegna a Washington (C) 2015 - 2016 / 333 pagine
(*) articolo nel Corriere sull'algoritmo predittivo di Bofrost (per i venditori/autisti) dopo suddivisione in cluster (dei clienti)
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