LaCulturaDelDato #157
Dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi
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Ciao,
sono Stefano Gatti e questo è il centocinquantasettesimo numero della newsletter LaCulturaDelDato: dati & algoritmi attraverso i nostri 5 sensi. Le regole che ci siamo dati per questo viaggio le puoi trovare qui.
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Ed ora ecco i cinque spunti del centocinquantasettesimo numero:
👃Investimenti in ambito dati e algoritmi. Dai Venture Capital alle previsioni azzeccate: cosa ci dice(va) Sequoia sul futuro dell’AI
Undici giorni prima del 30 novembre 2022, quando il rilascio di ChatGPT-3.5 avrebbe cambiato la percezione (quasi) globale dell’intelligenza artificiale, era uscita la newsletter #36, in cui avevo condiviso il punto di vista di Sequoia Capital sull’evoluzione e l’impatto dei modelli generativi in diversi settori industriali. Era stato l’approfondimento più cliccato di quella settimana—e avevate ragione! Quell’articolo è diventato decisamente popolare e, a quasi tre anni di distanza, offre ancora spunti interessanti per capire il presente e il futuro del nostro settore.
Sai quanto preferisco leggere analisi sul futuro della tecnologia da parte dei Venture Capital, che investono soldi veri e la loro credibilità, piuttosto che da società di consulenza, che spesso trovo più autoreferenziali. Certo, ci sono eccezioni, ma in generale il punto di vista degli investitori è più concreto. L’articolo merita una rilettura anche solo per vedere come molte delle loro previsioni si stiano effettivamente realizzando. Questa è un’immagine tratta dall’articolo, che descrive il futuro visto dal 2022.
Facendo un salto nel presente, sempre sul sito di Sequoia, ti consiglio di dare un’occhiata alle aziende su cui hanno investito nel nostro ambito—e soprattutto quando lo hanno fatto. È interessante vedere quanto studio e analisi ci siano dietro ogni decisione di investimento e come il tempismo sia cruciale. Due esempi emblematici? Nvidia nel 1993 e OpenAI nel 2021.
Rimanendo nel presente, non posso non segnalarti il solito, curatissimo "State of Italian VC 2024", realizzato da P101. Quello che apprezzo di più in questo report è la vista a 5 anni (in questo caso 2020-2024), che permette di osservare i dati con una prospettiva più ampia. Purtroppo, per l’Italia, anche la visione storica non porta buone notizie: il nostro ecosistema di Venture Capital rimane molto piccolo rispetto al resto d’Europa.
Per darti un’idea: in valori assoluti siamo solo decimi tra i Paesi europei, dietro persino a Danimarca e Finlandia, che hanno meno di un decimo della nostra popolazione. E se guardiamo gli investimenti pro capite, la situazione è ancora più impietosa: siamo ventiquattresimi su venticinque, avanti solo di un’incollatura alla Grecia.
Ma il report è ricco di dati e analisi interessanti—ben 116 pagine di spunti sullo stato del Venture Capital italiano. Vale davvero la pena dargli un’occhiata!
🖐️Tecnologia (data engineering). Dai sensi all’hardware: le ultime sfide (e rivoluzioni) della robotica
La robotica è una delle tecnologie più affascinanti e in più rapida evoluzione, con investimenti crescenti in diverse parti del mondo. Questo slancio è guidato da alcuni trend che stanno accelerando il suo sviluppo.
Da un lato, ci sono fattori economici e sociali: in primis la demografia e il re-shoring (o, per dirla in modo meno nazionalista e più ecologista, la produzione su scala locale 🙂), che spingono soprattutto le economie più sviluppate a investire in questa direzione.
Dall’altro, l’intelligenza artificiale generativa sta rivoluzionando il settore, rendendo molto più semplice e veloce l’addestramento dei robot, anche su piccola scala.
Tuttavia, ci sono ancora due grandi ostacoli prima che la robotica possa vivere un vero e proprio “ChatGPT moment”:
L’hardware: la componente fisica del robot – dai materiali ai motori – ha costi e limiti strutturali, e la sua evoluzione non è così rapida come quella del software.
La simulazione dei sensi: riprodurre i sensi degli esseri viventi è estremamente complesso. Per esempio, simulare l’olfatto è molto più difficile che simulare il ragionamento logico. Questo si ricollega al paradosso di Moravec, secondo cui le abilità che noi consideriamo semplici (come il riconoscimento sensoriale) risultano estremamente difficili per le macchine, mentre quelle che riteniamo complesse (come il calcolo matematico) sono relativamente facili da implementare.
Nonostante queste sfide, il settore sta facendo progressi incredibili, spinto proprio dall’intelligenza artificiale generativa. Se vuoi rimanere aggiornato, ecco alcuni eventi degli ultimi mesi che meritano attenzione. Non sono tutti recentissimi, ma come sai, l’effetto Lindy ci insegna a guardare le innovazioni con la giusta prospettiva temporale:
✅ Amazon, tra le big tech più attive nel settore insieme a Meta e Tesla, ha assunto i fondatori di Covariant, una startup specializzata in software per robotica basato su AI, e ha ottenuto una licenza non esclusiva per i loro modelli di intelligenza artificiale.
✅ Meta AI sta facendo grandi passi avanti nella cosiddetta intelligenza artificiale “incarnata”, concentrandosi su percezione tattile, destrezza e interazione uomo-robot. Tra le innovazioni più interessanti c’è Sparsh, un encoder che permette ai robot di interpretare segnali tattili complessi, come la pressione e la presa.
✅ Physical Intelligence ha sviluppato π0, un modello avanzato per il controllo robotico che integra dati provenienti da diversi tipi di robot e compiti, migliorando destrezza e versatilità.
✅ 1X Technologies, azienda norvegese con sede anche nella Silicon Valley, è specializzata nella produzione di robot umanoidi con movimenti molto naturali. Il suo ultimo modello, NEO Gamma, è progettato per assistere nelle faccende domestiche e interagire in modo intuitivo con gli utenti, grazie a un’intelligenza artificiale avanzata che gestisce linguaggio, manipolazione degli oggetti e movimento. Inoltre, ha lanciato la 1X World Model Challenge, una competizione per migliorare i modelli di simulazione del mondo per i robot umanoidi, con premi in denaro.
Se vuoi esplorare la robotica da una prospettiva più tecnica, non perderti il post di The Pragmatic Engineer su questo tema.
Se invece cerchi una panoramica completa sullo stato della robotica questo è un buon punto di partenza a inizio 2025.
E per divertirti un po’, ecco i video di quattro dei migliori robot umanoidi in azione. Tra questi troverai anche Optimus di Tesla e Neo di 1X!
👂🏾Organizzazione e cultura dei dati e algoritmi nelle organizzazioni. Dati, AI e l’illusione della conoscenza: meno slide, più pratica!
“In verità, la maggior parte di noi non soffre di un deficit di conoscenza, piuttosto soffriamo di un deficit di pratica della conoscenza. Facciamo corsi online, leggiamo libri, ma raramente applichiamo davvero ciò che abbiamo imparato…”
Sembra scontato, ma nell’era della conoscenza è proprio la pratica ciò che ci manca. Soprattutto all’interno delle organizzazioni moderne, dove, a colpi di PowerPoint, tutti diventano esperti… almeno sulla carta. Intrappolati dall’illusione della conoscenza, meglio nota come effetto Dunning-Kruger. E nel nostro ambito, quello dei dati e dell’intelligenza artificiale, questo fenomeno è sempre più diffuso—con la Generative AI che ne ha amplificato la scala.
Sì, perché ChatGPT e i suoi fratelli, accelerando e semplificando l’apprendimento (e spesso facendo le cose al posto nostro), tendono a esacerbare quello che Anne-Laure Le Cunff, nel post che ti consiglio oggi, chiama esplicitamente deficit di pratica (doing deficit) .
Ma se ne sei consapevole, a tutto c’è un rimedio, o quasi 😉. Nell’articolo, la neuroscienziata fornisce consigli molto pratici e concreti per superare due delle principali cause di questo problema:
La mancanza di risultati immediati (una questione legata alla dopamina e a come la nostra evoluzione ci ha plasmati).
La paura del fallimento, sempre più diffusa nella società moderna.
Per questo, la prossima volta che senti parlare in azienda, per più di 20 minuti, qualche sedicente esperto (consulente o interno) che discorre di dati e AI armato solo di PowerPoint… imponiti di dedicare almeno altrettanto tempo interagendo e sperimentando sul tuo lavoro con la Generative AI. Oppure, se sai scrivere qualche linea di codice, usa parte del tuo tempo per fare analisi dati con Colab o strumenti analoghi.
Magari non diventerai un super esperto, ma imparerai a conoscere i limiti e le possibilità di lavorare davvero con dati e AI—senza citare la “Agentic AI” non avendola mai provata 😊.
👀 Data Science. Il potere del confronto: una tecnica semplice per catturare l’attenzione con la dataviz!
Una delle tecniche più efficaci che ho visto usare nella data visualization è il confronto tra due misure appartenenti a due entità diverse. In particolare, una di queste misure è simile per entrambe, mentre nell’altra emerge una differenza significativa. Un esempio classico, che ti riposto nell’immagine sotto, è quello del prodotto interno lordo pro capite tra nazioni con una popolazione simile, che può evidenziare disparità sorprendenti.
Questo tipo di visualizzazione funziona molto bene perché cattura immediatamente l’attenzione, mettendo in luce situazioni spesso estreme e poco conosciute. Il contrasto genera stupore e stimola la curiosità del pubblico.
L’approfondimento che ti consiglio oggi riguarda sette incredibili visualizzazioni realizzate da Visual Capitalist, una delle aziende migliori al mondo nel campo della data visualization. Tutte seguono questo principio: evidenziare differenze economiche tra stati o regioni accomunati da vicinanza geografica, dimensioni territoriali o popolazione simile. Oltre a un eccellente lavoro grafico, queste rappresentazioni sfruttano il concetto della contrapposizione utilissimo se vuoi catturare l’attenzione del tuo pubblico.
Sempre in tema di data visualization, ma aggiungendo un tocco di attualità “generativa”, ti consiglio la sintesi di Paolo Ciuccarelli su una conferenza che si è tenuta negli Stati Uniti, presso l’ateneo in cui insegna. Il tema? L’uso e le potenzialità dell’AI generativa nella data visualization. Se vuoi approfondire, puoi anche guardare la registrazione della conferenza per vedere alcuni esempi concreti e soprattutto cogliere diverse sfumature e punti di vista decisamente interessanti dei relatori. Ma già l’articolo di Paolo su Medium offre un’ottima sintesi, con il suo solito realismo: l’AI generativa può essere uno strumento potente, ma solo se la sai usare bene e non le lasci troppa libertà. E soprattutto, evita (come ho visto fare da qualcuno) di usare DALL·E per creare grafici 😉.
👅Etica & regolamentazione & impatto sulla società. Turing, Cristianini e l’eterna confusione tra intelligenza e coscienza
Uno dei temi su cui spesso si fa confusione quando si parla di intelligenza artificiale è la differenza tra intelligenza e coscienza. Più volte ho sentito argomentazioni sulla presunta mancanza di coscienza di ChatGPT e, di conseguenza, sulla sua incapacità di simulare o raggiungere il livello di intelligenza umana. Questo approfondimento nasce proprio per fare un po’ di chiarezza su questo tema.
A ispirarmi è stata una lezione veramente “magistrale” di Nello Cristianini al Festival della Mente 2024. Non l’ho seguita in diretta, ma l’ho recuperata qualche settimana dopo sul sito dell’evento. Da quando ho partecipato per la prima volta a questo festival più di dieci anni fa, ogni anno ascolto gli interventi che ritengo più interessanti – e quasi sempre ne vale la pena.
Nello Cristianini è un informatico italiano, professore di Intelligenza Artificiale all’Università di Bath, in Inghilterra. Ha scritto ottimi libri di divulgazione scientifica e ha una rara capacità di connettere le evoluzioni tecnologiche agli aspetti sociologici e psicologici del presente. Al Festival della Mente 2024, Cristianini ha tenuto un intervento intitolato "Rileggere Turing al tempo di GPT", in cui ha esplorato le idee visionarie di Turing, mettendole in relazione con le moderne tecnologie di intelligenza artificiale. In particolare, ha letto e commentato estratti del celebre articolo pubblicato su Mind nel 1950, "Computing Machinery and Intelligence".
In quell’articolo, Turing presentava per la prima volta il suo famoso test (The Imitation Game), ma affrontava anche un tema centrale: l’obiezione della coscienza. Ed è proprio questo l’oggetto dell’approfondimento di oggi e su cui ancora oggi si fa tanta confusione. Consapevolezza interna (coscienza) e intelligenza sono due concetti distinti e non necessariamente correlati.
Cristianini legge e commenta il passaggio in cui Turing è decisamente puntuale su questo tema. Turing riconosce che la coscienza rimane un mistero, ma sottolinea che la sua natura sfuggente non deve impedirci di affrontare la questione dell’intelligenza artificiale:
"Non voglio dare l'impressione di pensare che non ci siano misteri sulla coscienza: c'è, per esempio, una sorta di paradosso legato a qualsiasi tentativo di localizzarla. Ma non credo che questi misteri debbano necessariamente essere risolti prima di poter rispondere alla domanda di cui ci occupiamo in questo articolo.(n.d.r. cioè l’intelligenza e la capacità delle macchine di poter simulare quella umana)."
In altre parole, Turing afferma che non serve comprendere pienamente la coscienza per poter determinare se una macchina sia intelligente. Questo punto è fondamentale perché oggi, come allora, molte discussioni sull’intelligenza artificiale si bloccano sulla questione della coscienza, mentre il vero nodo sta altrove.
Nei 38 minuti di intervento, Cristianini ci porta indietro nel tempo, a Turing e alle sue sei obiezioni, ma anche nel presente – e speriamo nel futuro – visto che concetti già chiarissimi a Turing vengono ancora oggi fraintesi da diversi esperti di AI.
Se vuoi continuare con un altro intervento – sempre “magistrale” – del Festival della Mente di Sarzana, ti consiglio i 45 minuti di intervento del neuroscienziato italo-svizzero Pierre Magistretti. Apparentemente non ha nulla a che fare con l’intelligenza artificiale, ma in realtà il collegamento c’è. Magistretti esplora, dal punto di vista neuroscientifico, la relazione tra mente e corpo, spiegando come le nostre percezioni nascano proprio all’intersezione tra questi due elementi. E molto ha a che vedere con una parte molto “antica” del nostro cervello l’amigdala e dai recettori presenti nella nostra mente su cui negli ultimi anni si è fatta molta chiarezza.
L’intervento è piuttosto tecnico, ma Magistretti riesce a semplificarlo e renderlo accessibile. E probabilmente è proprio questa – la relazione tra mente e corpo – la differenza più significativa tra noi e ChatGPT, molto più del tema dell’intelligenza in sé o della coscienza, sulla cui origine dobbiamo ancora fare molta luce.
📅 Nel Mio Calendario (passato, presente e futuro)
lunedì 17 marzo, Libreria Centofiori a Milano, 18:30: sarò con Mafe De Baggis e Alberto Puliafito, a presentare il loro ultimo libro “E poi arrivò DeepSeek” e il penultimo “In principio era ChatGPT” di cui avevo realizzato la prefazione.
Martedì 18 marzo, 18.30 On Campus Navigli Milano. Parteciperò al panel “Innovazione, trasformazione e competenze - Esperienze e prospettive del settore” all’incontro di presentazione delle attività e sinergie con l’Ecosistema dell’Innovazione organizzato dal POLIMI Graduate School of Management
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!