Machine Learning
Machine Learning
Il Machine Learning ha capacità di calcolo mai vista prima, ma da solo non può fare magie.
Richiede sempre la mediazione dell’uomo, che è l’unico in grado di dare ai computer l’accesso alla conoscenza del mondo reale e fare in modo che siano effettivamente capaci di rispondere alle nostre reali esigenze.
Da questa consapevolezza, si origina human-in-the-loop, un approccio che colloca la conoscenza e l’esperienza delle persone al centro dei processi di apprendimento automatico.
Una delle applicazioni più avanzate del Machine Learning sta dando vita alla prossima rivoluzione della mobilità: le smart car.
Grazie al a questa evoluzione tecnologica le auto stanno imparando a guidare in maniera autonoma e sicura, monitorando i movimenti delle altre auto, ma anche gestendo manovre improvvise e prendendo decisioni in poche frazioni di secondo.
L’auto del futuro circolerà autonomamente per un tempo sempre maggiore. Ma c’è un problema: da sola, non sa dove andare.
Sono sempre le persone al centro del processo decisionale che determina la destinazione da raggiungere.
L’esempio delle smart car può sembrare banale: è chiaro che saremo sempre noi a guidare le auto dove vogliamo.
È il concetto dietro che è importante: i computer sono incredibilmente accurati, super-veloci e possono aiutarci in un numero sempre crescente di compiti, ma solo noi uomini possiamo insegnare alle macchine come raggiungere ciò che vogliamo, fissare i limiti di quello che possono (o non possono) fare.
Questa consapevolezza ha delle conseguenze importanti sul modo in cui pensiamo al Machine Learning come strumento business. Ci fa capire che non è una soluzione pronta all’uso, capace di risolvere i problemi una volta attivata.
Sono sempre le persone che lo modellano affinché possa rispondere alle reali esigenze del business. Da qui, human-in-the-loop.
L’approccio human-in-the-loop coinvolge le persone nel circolo virtuoso – il loop appunto – in cui si addestrano, perfezionano e monitorano i modelli di Machine Learning.
Prima di entrare in questo circlo continuo, occorre capire come l’apprendimento automatico della mente digitale possa effettivamente rispondere alle esigenze della nostra azienda.
Nella fase di discovery si capisce se vi sia la materia prima alla base di questa tipologia di progetti: i dati.
Occorre, inoltre, capire di che tipo siano questi dati e come possano essere valorizzati per raggiungere i nostri obiettivi.
Una volta individuato il set di dati, lo scenario human-in-the-loop colloca l’uomo al centro dei processi Machine Learning – per così dire, del loop.
Ma come si inserisce l’uomo all’interno di processi che sono per definizione altamente automatizzati?
Questa tecnologia non era una serie di tecniche e metodologie di apprendimento automatico capace di migliorarsi senza l’intervento diretto dell’uomo?
L’automazione totale non è capace di reagire ai cambiamenti del business, che ormai avvengono in tempi sempre più ristretti. Come il business cambia velocemente, così anche i modelli di Machine Learning devono sapersi adattare, di volta in volta, alle esigenze dell’azienda.
Ma come cambia il business i computer non lo sanno: solo noi possiamo adattarli ai nuovi obiettivi. Solo noi, con la nostra esperienza e conoscenza, possiamo sapere dove vogliamo arrivare e dettare il ritmo.
Inseriti nel loop, quindi, abbiamo un ruolo decisivo per rendere i modelli sempre più precisi, accurati e utili a risolvere gli obiettivi di business.
Per così dire: smart machines still need smart people.
Molte grandi imprese mondiali hanno fatto dell’human-in-the-loop un paradigma già affermato. Lo usano, per esempio, colossi come:
L’approccio di Injenia non è solamente tecnologico e si basa sul presupposto che solo insieme intelligenza umana e artificiale possono garantire soluzioni di business plasmate sulle esigenze delle aziende.
Per far ciò, occorre intraprendere un percorso di innovazione che Injenia fa insieme alle aziende, con l’obiettivo di comprendere le reali necessità del business e creare la giusta consapevolezza sull’effettiva applicazione delle moderne tecniche di Machine Learning
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