Considerazioni finali

Brevettato nel 1996 da Peter Nordin e Wolfgang Banzhaf sulla scia di diverse invenzioni nell'ambito della programmazione, il computer da Machine Learning si è dimostrato (e tuttora si dimostra) uno strumento molto efficace per lo sviluppo delle intelligenze artificiali, degli automi e degli algoritmi auto-apprendenti.

Nato alla fine degli anni '70 del secolo scorso e inizialmente ritenuto un'utopia (grazie anche a una ricca narrativa fantascientifica della quale è stato protagonista), il Machine Learning ha saputo raccogliere i frutti della tecnologia del suo tempo e sfruttarli al meglio, diventando presto una delle branche più importanti e avveniristiche della moderna Informatica. Nonostante porti con sé diversi problemi etici, legati alla capacità della macchina di riprogrammarsi in base alla propria esperienza, proprio come accade per l'uomo grazie alla sua capacità di adattamento, questa tecnologia si è sviluppata sempre di più, arrivando, senza farsi vedere, nelle nostre case e nelle nostre vite, nelle forme più disparate possibili.

Al giorno d'oggi le sue applicazioni sono infinite: si passa dagli algoritmi pubblicitari sfruttati dai colossi dell'e-commerce, come Amazon e eBay, fino ad arrivare ai più avanzati studi e ricerche sul cancro. Il Machine Learning è oltretutto descritto approfonditamente in diversi manuali utilizzati in corsi di laurea magistrale in Italia e all'estero, con l'ausilio di programmi e ambienti di sviluppo come Matlab.

In questo blog si è voluta fare una ricerca su questa tecnologia sempre presente ma sconosciuta ai più, che ha ancora molto da offrirci e che sarà protagonista del nostro futuro, guidati da una sana curiositas, fondamentale per qualsiasi ricerca.

Applicazioni nella quotidianità

Più volte abbiamo parlato di come il machine learning, essendo una branca dell'informatica in continuo sviluppo, trovi applicazioni nei più disparati campi.

La possibilità di avere un algoritmo che si corregge e perfeziona da solo ha permesso ai vari colossi dell'e-commerce (tra i quali i famosi Amazon e eBay) di raccogliere dati dall'utente e indirizzarlo verso un acquisto mirato a lui e lui soltanto, aumentando la probabilità di vendita. Un settore dove invece vediamo le prime applicazioni è quello delle biotecnologie, dove il machine learning è sfruttato da potenti telescopi per individuare forme di cancro.

Abbecedario del Machine Learning

A as algorithm

B as Banzhaf, Wolfgang

C as computer

D as Dick, Philip

E as experience

F as floppy disk

G as gigabyte

H as hacker

I as Isaac Asimov

L as laptop

M as machine learning

N as Nordin, Peter

O as online

P as programming

Q as qwerty

R as robotics

S as Silicon Valley

T as Tesla

U as URL

V as virus

Z as ZIP

W as Westworld

Il machine learning nelle pubblicità

Un'invenzione prettamente tecnica e complessa come quella del machine learning non è mai stata rappresentata direttamente dalle e nelle pubblicità. Il più delle volte, infatti, troviamo nelle pubblicità già l'applicazione di questa tecnologia, in quanto l'invenzione in sé non rappresenta un prodotto destinato alla vendita.

Modello base di Google Home Mini.

Un prodotto che sfrutta a pieno il machine learning e che ultimamente è molto presente nell'ambito pubblicitario, soprattutto su internet, è l'assistente per la casa Google Home Mini. 

Questo assistente vocale, sfruttando l'esperienza accumulata durante il suo utilizzo, aggiorna il suo codice di volta in volta per rispondere in maniera sempre più pronta al crescere del suo utilizzo.

Precedenti storici

Il brevetto che abbiamo preso in considerazione per il nostro studio rappresenta un punto di arrivo, un sunto, di moltissimi altri brevetti riguardanti il machine learning depositati dalla fine degli anni ottanta fino a metà del decennio successivo. 

Alcuni di questi si basano su studi di problem solving e la correzione automatica del codice (brevetto US5390282A), cuore del machine learning, altri invece si interessano della modifica stessa dell'architettura del programma per risolvere un determinato problema (brevetto US5742738A).

Risulta interessante notare come tutti i brevetti riguardanti questo ambito non presentino nessun nuovo oggetto o materiale, ma sempre un algoritmo più ricco e complesso.

Diagramma di flusso a blocchi, rappresentante un algoritmo semplice.

Machine learning: ieri e oggi

Quando parliamo di machine learning è implicito il fatto che ci riferiamo a una nuova tecnologia, un campo ancora da sfruttare e che gode, per la sua importanza, di molteplici finanziamenti ai fini della ricerca.

Risulta interessante vedere come una tecnologia che trent'anni fa generava  incubi nella mente di scrittori e registi sia ora usata nella vita quotidiana di  tutti noi. Spesso invisibili ai nostri occhi, il machine learning è alla base di  molti oggetti che ci circondano: assistenti vocali, macchine a guida semi-autonoma, motori di ricerca online e molto altro ancora. Di pochi mesi fa è lo scandalo che ha investito il social network Facebook, che grazie ad algoritmi  auto-apprendenti raccoglieva informazioni sugli utenti (come anche Amazon, eBay e molteplici siti di e-commerce) per far visualizzare esclusivamente un certo di tipo di contenuto o di pubblicità, indirizzato a una determinata utenza, corrispondente a un potenziale acquirente.

Mark Zuckerberg, fondatore di Facebook

Inventori e assegnatari: Peter Nordin

La seconda identità che si cela dietro al nostro brevetto è quella dell'informatico svedese Peter Nordin. Nato nel 1965 a Helsingborg e cresciuto a Gothemburg, ha conseguito la laurea in Ingegneria Informatica a fine anni ottanta all'università di Chalmer.

Molteplici sono le sue ricerche e le sue pubblicazioni riguardo al machine learning e alla robotica evolutiva, settori di cui è stato pioniere all'inizio degli anni novanta e in cui lavora ancora oggi.

Al momento Peter Nordin è professore presso il dipartimento di Physical Resource Theory nell'università di Chalmer, dove si occupa di ricerca di sistemi informatici complessi, algoritmi evolutivi e robotica. Oltre che inventore, è anche assegnatario del brevetto del computer da Machine Learning, insieme a  Wolfgang Banzhaf.

Inventori e assegnatari: Wolfgang Banzhaf

Trovare informazioni sugli inventori del computer da machine learning non è facile, poiché se è vero che la robotica e i suoi sviluppi sono noti ai più, e anche vero che i personaggi che hanno dedicato la loro vita alla ricerca in questo ambito non sono sempre diventati tutti famosi. Una delle due menti che si nascondono dietro al nostro brevetto è quella di Wolfgang Banzhaf, nato a Stoccarda in Germania a metà dello scorso secolo.

Laureatosi a Monaco di Baviera in Fisica, si è solo successivamente interessato all'informatica, alle bioscienze e alle nuove tecnologie, grazie agli anni del dottorato all'Istituto di Tecnologia di Karlsruhe (KIT), in Germania.

Al giorno d'oggi Wolfgang Banzhaf è professore ordinaria alla Memorial University di Terranova, in Canada e le sue pubblicazioni spaziano tra i più disparati ambiti della ricerca (fisica, biologia, robotica). Oltre che inventore, è anche assegnatario del brevetto del computer da Machine Learning, insieme a Peter Nordin.

Word Cloud

Bibliografia

(Murphy, 2012):

Kevin P. MURPHY, Machine Learning: a probabilistic prospective, Vancouver, Canada : Mit Press, 2012

(Goodfellow, Bengio et al., 2016):

Ian GOODFELLOW, Yoshua BENGIO et al., Deep learning, Vancouver, Canada : Mit Press, 2016

(Bishop, 2006):

Christopher M. BISHOP, Pattern recognition and machine learning, Berlino, Germania : Springer Verlag, 2006

(Russel, Peter, 2016):

Stuart RUSSEL, Norvig PETER, Artificial intelligence: a modern approach, global edition, London, UK : Pearson Education, 2016

Il Contesto Narrativo: La supremazia degli Automi

Un'innovazione come quella del machine learning, che porta con sé una componente utopistica e fantascientifica non indifferente, ha creato, nella narrativa dagli anni ottanta in poi, un vero e proprio genere narrativo, dove vediamo macchine e robot che si ribellano e cercano di sopraffare i loro creatori. La fantasia di registi e scrittori di tutto il mondo è stata infatti stuzzicata da visioni apocalittiche, dove la nostra specie scompare o viene ridotta in schiavitù da automi e intelligenze artificiali. Esempio rappresentativo è la saga di Terminator, con Arnold Schwarzenegger, nella cinematografia, oppure, nella letteratura, i vari libri del russo Isaac Asimov, che già negli anni cinquanta del novecento anticipava, con le sue storie, quello che sarebbe diventato un genere narrativo di grande successo. Inoltre, è importante notare come nell'immaginario comune, di cui la narrativa è la massima espressione, la connotazione che assumono macchine e robot è quasi ed esclusivamente negativa.

Locandina del primo Terminator

Isaac Asimov, padre della letteratura
fantascientifica robotica