LaCulturaDelDato #090
Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi
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Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il novantesimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.
Prima di iniziare, voglio condividere una novità per il 2024. Sto pensando di far crescere 'La Cultura del Dato' e, per farlo al meglio, sto considerando l'introduzione di una novità: la sponsorizzazione. Questa iniziativa risponde direttamente all'interesse espresso da molti di voi. Sarà realizzata in modo trasparente e funzionale per chiunque voglia supportare e far parte più attivamente del progetto. Se questa idea ti incuriosisce, se hai suggerimenti, o semplicemente desideri saperne di più, non esitare a scrivere a st.gatti@gmail.com. Sono curioso di sentire la tua opinione e di lavorare insieme per il futuro della newsletter.
Ecco i cinque spunti del novantesimo numero:
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. AI Meets Corporate Libraries: The Rise of the Knowledge Manager
La recente evoluzione dell'intelligenza artificiale generativa ha reso la conoscenza scritta nelle nostre organizzazioni ancora più importante. Non solo gli umani, ma sempre più agenti artificiali interagiscono con essa, sfruttandola efficacemente quando è disponibile in formato strutturato, arricchita, se possibile, da metadati. Le esperienze con architetture RAG, di cui ti ho parlato in diverse puntate precedenti, e anche con i recenti ChatGPTs, ci hanno dimostrato l'importanza strategica della disponibilità e gestione di questa conoscenza. In questa parte della newsletter, però, voglio concentrarmi sugli aspetti organizzativi più che su quelli tecnici. Per questo motivo, ti suggerisco alcuni approfondimenti su figure professionali, ancora poco diffuse ma che stanno diventando fondamentali in organizzazioni innovative o particolarmente focalizzate in certi ambiti.
Ci sono altre figure emergenti nelle aziende legate al tema della conoscenza e dell'apprendimento. , in un post dettagliato, ne descrive alcune, tra cui il Chief Learning Officer e il Chief Community Officer. Sia i post di Andrea che di Antonio sono pragmatici e sintetici, offrendo descrizioni concise e una serie di KPI per valutare l’efficacia di queste figure.
Non dimentichiamo il tema degli strumenti a supporto della conoscenza personale e aziendale, un argomento che mi appassiona molto. Dedicherò un approfondimento specifico in un prossimo numero, ma se sei curioso, dai un'occhiata al post di e alla sua newsletter “Questo serve”!
Immagine generata da DALL-E usando come prompt (in Chat-GPT4) il testo precedente
🖐️Tecnologia (data engineering). Navigating the AI Wave: From GPTs to AI Agents
“Molti ritengono che il futuro dell'intelligenza artificiale sia negli 'agenti', un concetto ancora non ben definito che descrive un programma di intelligenza artificiale, programmato per raggiungere un obiettivo specifico autonomamente. Ultimamente, gli agenti sono stati al centro delle discussioni, ma la tecnologia funzionante è ancora rara.” Questo è il punto di vista di Ethan Mollick sugli AI agent, oggetto dell’approfondimento di questa settimana nella parte più tecnologica della newsletter. Anche io sono tra coloro che credono che questi sistemi rappresentino il futuro, pur riconoscendo che esistono ancora poche applicazioni funzionanti e scalabili. Con il recente rilascio di GPTs da OpenAI, abbiamo intravisto “un futuro imminente in cui le IA potrebbero effettivamente agire come agenti autonomi, dato che i GPTs sono capaci di collegarsi ad altri prodotti e servizi, dalla tua email a un sito di e-commerce, permettendo alle IA di svolgere un'ampia varietà di compiti. I GPTs sono, dunque, un precursore della prossima era delle IA.” Ethan Mollick nel suo post mostra alcuni esempi intriganti. Posso assicurarti, avendoli testati e sviluppati personalmente, che rappresentano un vero e proprio salto di qualità. Se sei interessato ad approfondire questa tematica, che influenzerà notevolmente il futuro dello sviluppo software, ecco alcuni contributi che ritengo significativi. E non dimenticare, se hai un abbonamento a ChatGPT 4 Plus, di esplorare il nuovo ambiente di sviluppo/configurazione dei GPTs. Ecco gli approfondimenti che consiglio, elencati per complessità crescente e con una breve descrizione del motivo per cui li considero preziosi:
La visione facilmente comprensibile e condivisibile di Bill Gates su come “L'intelligenza artificiale cambierà radicalmente il modo in cui usiamo i computer”, soprattutto attraverso gli AI agent.
Il punto di vista di Ajit Jaokar, amico e docente all'Università di Oxford, su come prepararci a questo cambiamento. Nel suo post, sottolinea 5 scenari/evoluzioni possibili con l'arrivo degli AI agent tutti assolutamente da leggere!
Il post di Kenn So su "Generational", che offre una panoramica dettagliata su come gestire un team di agenti AI, in particolare con MetaGPT, un framework che integra flussi di lavoro umani per la collaborazione multi-agente.
L'articolo "Data Machina #219", che presenta una panoramica approfondita su vari aspetti degli agenti AI e delle loro applicazioni, illustrando diversi framework, inclusi MetaGPT.
👀 Data Science. Frequentists vs. Bayesians: Decoding the Language of Probability
La statistica si divide principalmente in due scuole di pensiero: l'approccio frequentista e quello bayesiano, ciascuno con la propria interpretazione della probabilità.
Il frequentismo, radicato nell'oggettivismo, vede la probabilità come la frequenza relativa di un evento in una serie di prove ripetute. In questo contesto, la probabilità è considerata una proprietà intrinseca di un fenomeno fisico, non influenzata dalle credenze o conoscenze individuali. Per i frequentisti, i parametri sono fissi e non soggetti a probabilità; ciò che cambia è il nostro campione di dati. La probabilità dell’esito del lancio di una moneta è un classico esempio che i frequentisti usano per illustrare il loro approccio, enfatizzando come la forma della moneta rimanga (quasi) immutabile nel tempo, almeno su orizzonti temporali “umani”.
In contrasto, il Bayesianismo, più vicino ad un approccio soggettivista, considera la probabilità partendo da una misura del grado di fiducia o credenza su un evento. Questo approccio consente di aggiornare le probabilità in base a nuove informazioni, attraverso il teorema di Bayes. È un processo continuo che rivede le credenze precedenti (priori) alla luce dei nuovi dati (posteriori). Ad esempio, anche la forma di una moneta può cambiare nel tempo a causa di ossidazione o urti, rendendo l'approccio frequentista potenzialmente inadeguato.
Da questa osservazione, potresti aver intuito che personalmente prediligo il Bayesianismo, magnificamente interpretato dal grande statistico italiano De Finetti, noto soprattutto per la sua formulazione della concezione soggettiva operazionale della probabilità. A mio giudizio, i fenomeni che studiamo sono spesso troppo complessi e dinamici per un approccio frequentista. Tuttavia, in molti casi, ciò che definirei come “approssimazione frequentista” risulta essere molto pragmatica e utile.
Se vuoi approfondire questi concetti in modo più rigoroso, con qualche formula, ti consiglio di leggere il post di Tivar Danka dal suo blog “The Palindrome”, intitolato molto esplicativamente: “Is probability frequentist or Bayesian?”.
Per una visualizzazione più chiara di alcuni concetti di statistica, inclusi il teorema di Bayes, visita il sito dell'eclettico Laszlo Korte. La visualizzazione di formule e concetti matematici è uno strumento fondamentale per l'apprendimento.
Infine, se desideri immergerti a fondo nella teoria, ma con un approccio piacevole e didatticamente impeccabile, visita il sito del libro “Introduction to Probability for Computing” di Mor Harchol-Balter, professoressa di Computer Science alla Carnegie Mellon University. Il libro, in corso di pubblicazione per la Cambridge University Press, è disponibile per uso personale con tutti i materiali allegati. Ho letto alcuni capitoli e posso affermare che è eccellente per la sua capacità di unire teoria e esempi pratici. Dà un'occhiata al capitolo 4 e scopri come spiega magistralmente il paradosso di Simpson!
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Benedict Evans: The Maieutic Analyst of Media and Tech
"Qual è l'essenza della tecnologia? Allontanandomi dal rumore, cerco di capire cosa sta realmente accadendo, cosa è importante e cosa potrebbe significare." Questa filosofia ben contraddistingue Benedict Evans. Evans è un acuto analista nei settori della telefonia mobile, dei media e della tecnologia, con esperienze nell'analisi azionaria, nella strategia e nel venture capital. Ti parlo nuovamente di lui, visto che l'ho già citato in altre newsletter, per le sue presentazioni annuali molto corpose (oltre cento slide) che analizzano i trend di lungo periodo della tecnologia. La sua analisi si distingue per le serie storiche molto profonde e per un approccio più interrogativo che assertivo. Questo stile maieutico nell'analisi dei dati è utile per riflettere insieme a lui attraverso numerosi numeri e grafici realizzati sempre in forma decisamente minimalista. Essere un analista indipendente, come dice lui stesso, significa soprattutto porsi le domande giuste. Nell'era delle verità assolute e della comunicazione sempre più aggressiva, Benedict Evans rappresenta un esempio da seguire, come dimostrano i più di 175.000 lettori della sua newsletter. Se sei interessato, la sua "big presentation" del 2023, uscita a febbraio, rimane attuale e preziosa, proprio come un vino che invecchia bene. È altamente consigliata per capire chi sono i "nuovi guardiani" della tecnologia. Come ti accennavo, Benedict lavora anche come partner in un fondo di venture capital, Mosaic Ventures, che ha investito con grande costanza nel settore dell'intelligenza artificiale in Europa.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Creative Climb: John Maeda on AI's Role in Design and Innovation
John Maeda è un tecnologo e designer americano tra i più influenti, capace di coniugare presente e futuro in maniera molto pragmatica. E’ l’autore di “Le leggi della semplicità”, un libro fondamentale nel suo campo e facilmente accessibile che ha influenzato significativamente vari aspetti della mia vita professionale e non solo.
Pioniere nell'arte generativa e nel design computazionale, Maeda ha avuto un grande impatto anche nel settore dell'educazione e nell'innovazione del design, in particolare attraverso il suo lavoro su Scratch e Processing. Ora ricopre il ruolo di Vice Presidente di Design e Artificial Intelligence in Microsoft.
L’approfondimento che ti consiglio oggi è un suo straordinario articolo sull’impatto dell’intelligenza artificiale sulla creatività, intitolato “Running up that hill: Creativity, AI, and the human pursuit of uphill thinking”. Se, come me, stai esplorando come la generative AI e strumenti come ChatGPT possano potenziare la nostra creatività, questo articolo è una lettura imprescindibile. Maeda affronta temi cruciali come:
L’equilibrio tra AI e Creatività Umana, interrogandosi sull'estensione in cui l'AI può sostituire la creatività umana.
Il trade-off tra Innovazione e Omogeneizzazione: l'AI può condurre a soluzioni innovative o solo a design omogenei e ripetitivi?
Il pensiero "In Salita", ossia l'importanza del pensiero creativo e innovativo nel design, contrapposto alle soluzioni rapide e efficienti offerte oggi dall'AI.
Per invogliarti a leggerlo, ecco due estratti significativi. Il primo è una citazione di Jessie Shefrin, usata da Maeda: "Quando trovi la soluzione perfetta, il problema è già cambiato." Il secondo riassume il suo pensiero sul rapporto tra uomo e AI: “Gli esseri umani sono portati a percorrere la strada più lunga e avventurosa. I nostri tratti distintivi di creatività, innovazione e pensiero in salita ci spingono a esplorare ciò che non si vede, non si sente e non si tocca, anche quando è considerato razionalmente 'sbagliato' secondo gli standard convenzionali. ... Questa disponibilità ad accettare le sfide, a sopportare le battute d'arresto e a scegliere le 'vie lunghe' piuttosto che le scorciatoie sottolinea la nostra capacità unica di pensare fuori dagli schemi. Anche se l'intelligenza artificiale eccelle nell'esecuzione efficiente di compiti ripetitivi, rimane vincolata dalla nostra concezione di sicurezza e di rischio ridotto, che la rende meno adatta ai compiti audacemente fantasiosi e trasformativi che intraprendono i creativi. Il coraggio di avventurarsi in direzioni non convenzionali, di scommettere su un percorso irrazionale, è ciò che ci differenzia dall'IA di oggi. “il pensiero in salita”, che può sembrare subottimale in una visione incentrata sull'IA, è, in sostanza, il cuore della creatività umana.”
Se vuoi esplorare altri aspetti peculiari del pensiero e del modo di interpretare il design di Maeda, navigare nei suoi diversi siti e questo breve corso su come rapportarsi con le macchine sono esperienze di per sé innovative.
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.
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Alla prossima!
Che tu sappia qualcuno ha scritto un romanzo su de finetti, o definettiano in qualche modo?