LaCulturaDelDato #030

Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi

Ciao,

sono Stefano Gatti e questo è il trentesimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.

Ecco i cinque spunti del trentesimo numero:

👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. The joy of AI
Confesso di essere stato, come magari anche tu, un po’ ossessionato negli ultimi tempi dalla lettura di molti articoli e riflessioni sui pericoli futuri che ci pone l’uso dell’intelligenza artificiale. Per questo mi ha fatto da un lato molto piacere e dall’altro riflettere questo articolo che ti propongo di Jesus Diaz dall’accattivante titolo “The joy of AI”. Come Jesus Diaz ho effettivamente provato gioia nell’usare, sul mio server su Discord, Midjourney, un servizio simile a Dall-E che genera immagini da testo. Sensazioni simili a quelle che provai 40 anni orsono quando digitavo le prime righe di codice Basic sul mio ZX Spectrum per generare una proto-versione del gioco l’impiccato. Come ci capita molte volte nella modernità, siamo troppo concentrati a temere il futuro e troppo poco a vivere il presente per indirizzare al meglio il futuro. Sono sempre più convinto che usiamo troppo poco l’intelligenza artificiale per aumentare le facoltà e la creatività umana e troppo per provare a sostituirle. Intelligenza aumentata al posto di intelligenza artificiale dovrebbe essere un obiettivo più concreto del nostro utilizzo presente del machine learning concentrandoci di più sulla UX e UI che usiamo nei progetti. E tutto questo dipende da noi e non un’intelligenza artificiale generale che non abbiamo (ancora) costruito.

🖐️Tecnologia (data engineering). CalmCode
Chiarisco subito che questo topic non ha nulla a che fare con la mindfulness! Trovo, comunque, Calmcode.io un ottimo modo per imparare in maniera tranquilla ed efficace. Il progetto si descrive proprio realizzato da “persone che vogliono porre rimedio all'ansia da competenze”. In effetti è uno strumento di micro-learning, nel senso che gli 87 corsi presenti sono ciascuno organizzati in 8-10 video molto brevi di 2-3 minuti l’uno. Il tutto è fatto bene con cura e precisione  Oltre il video puoi trovare la relativa trascrizione di tutto il codice e della parte più significativa dell’audio. Lo trovo fantastico e molto utile quando mi serve approfondire un singolo argomento: per esempio nell’ultimo week-end in 20 minuti mi sono ripassato bene tutte le basi della libreria python matplotlib. Non si parla solo di python nei corsi ma sicuramente gli argomenti di interesse di un data-expert la fanno da padrone. Pur essendo un progetto hobbystico  completamente gratuito, ma usato da un sacco di importanti aziende in giro per il mondo, credo che valga la pena che tu gli dia un occhio e provi almeno uno dei suoi micro-corsi!

👀 Data Science. The Reproducibility Crisis in ML‑based Science
E’ stato l’evento formativo e informativo più completo e aperto che ho finora trovato su un argomento molto critico e complesso quale quello della riproducibilità degli studi scientifici basati sul machine learning e la statistica. Quello che vi segnalo è un workshop organizzato a fine Giugno dall’università di Princeton di cui sono disponibili le registrazioni, le slide (annotate con i testi delle presentazione) e anche i paper relativi. Se vuoi approfondire il tema ti consiglio i primi 12 minuti della conferenza dove vengono descritti in primis i tre livelli di riproducibilità: la computational reproducibility, la reproducibility in senso stretto e la replicability. Già questi concetti credo siano importanti e non scontati. Poi puoi proseguire a seguire la sintesi della conferenza attraverso un documento che sintetizza i singoli interventi. 

👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. IBM Global AI Adoption Index 2022
Il valore di un indice o di un'analisi della distribuzione di un fenomeno sta a mio parere nella continuità della rilevazione e nella sua copertura geografica. E’ il terzo anno, dalla sua nascita, che analizzo l’IBM global AI Index e devo dire che è degno di attenzione per la sua scala mondiale e perché evidenzia molto bene quali sono gli scostamenti rispetto agli anni precedenti su campioni molto simili. E’ significativo il fatto che il 35% delle più di 8000 aziende intervistate utilizzano tecniche di intelligenza artificiale nel loro business con un incremento del 13% rispetto allo scorso anno, dato in linea con altri indicatori del fenomeno. Interessanti sono anche i trend (di utilizzo) che stanno crescendo maggiormente. L'intelligenza artificiale sta contribuendo a risolvere la carenza di talenti e competenze automatizzando le attività ripetitive. Le aziende sono anche convinte e stanno investendo sulla capacità di far crescere la sostenibilità ambientale del loro business grazie all’ai ma sembrano molto in ritardo nel gestire tematiche di trust di uso di queste nuove tecnologie. Ma c’è anche altro e vale la pena che tu investa qualche minuto per leggere anche le altre osservazioni che emergono dalle 21 pagine del report.

👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. September 2022. Start-up of the month: Stable
Anche questo mese, sfruttando un’attività che sto facendo per studiare il mercato dell’innovazione e degli investimenti, ti segnalo la start-up internazionale che più mi ha più colpito e che ha avuto un funding nel mese. Come detto questa start-up deve lavorare in ambito dati e algoritmi o farne largo uso (avere al suo interno o nelle selezioni in corso un numero significativo di data-expert). Tra le 66 start-up classificate come “data & algorithms” a Settembre 2022 (sulle 556 visionate cioè circa l’12%) ti segnalo Stable, un’azienda fondata nel 2017, che partendo dalla California e dalla grande diffusione in questo stato della mobilità elettrica offre servizi e prodotti per progettare nel migliore dei modi la distribuzione e i costi delle stazioni di ricarica.
Stable sta facendo tutto questo attraverso l’utilizzo massivo di dati e algoritmi. Non è un caso che abbia nel suo attuale team e nelle ricerche in corso diversi datascientist. Quello che si sta finora capendo sulle modalità di distribuzione delle ricariche elettriche è che sicuramente saranno un metodo molto meno centralizzato rispetto a quello dei distributori di combustibili fossili e quindi sarà necessario avere a disposizione modalità di progettazione molto più guidate dai dati e dall’evoluzione della diffusione di questo tipo di mobilità su base geografica. Stable è reduce da un round A di 14 milioni di dollari ma credo non sarà l’ultimo né sarà l’unica azienda che verrà finanziata per lavorare su questo tema.

Se hai ulteriori suggerimenti e riflessioni sui temi di questo numero o per migliorare questa newsletter scrivimi (st.gatti@gmail.com) o commenta su substack.

Se ti è piaciuta e non sei ancora iscritto lascia la tua mail qui sotto e aiutami a diffonderla!

Alla prossima!

PS: l’immagine associata a questa newsletter è stata generata proprio attraverso Midjourney digitando come testo “The Joy of AI”: ve lo sareste immaginato così il sentimento di gioia generato dall’uso dell’intelligenza artificiale? ;-)