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mercoledì 2 maggio 2018

LE DOMANDE TIPICHE CHE PORREMO ALLA MACCHINA INTELLIGENTE

LE DOMANDE TIPICHE CHE PORREMO ALLA MACCHINA INTELLIGENTE
Quella carta di credito è stata clonata in modo fraudolento? Serve per non far storie al cliente che chiede blocco e rimborso.
L'esito del test INVALSI è stato taroccato dall'insegnante? Serve per avere un quadro veritiero sulla preparazione dei nostri ragazzi.
Il tumore che appare nell'immagine è benigno o maligno? Serve per eventuali approfondimenti.
Dopo aver digitato la lettera T digiterò la lettera H? Serve per espandere l'area sensibile alla pressione a tutto vantaggio dei “pollici grassi”.
La persona inquadrata nella camera dell' IPhone è il legittimo proprietario? Serve per evitare password fastidiose.
Nella foto compare un platano o un leccio? Serve alla mia cultura generale che in questo campo è a dir poco disastrosa.
Come si traduce l' incipit de “Le nevi del Kilimangiaro” in giapponese? Serve ai giapponesi.
Quanta merce ci sarà in magazzino tra due mesi? Serve al manager delle scorte.
Quanto traffico ci sarà sulla Pero-Cormano lunedì prossimo alle 15.00? Serve a me per programmare il mio viaggio in tangenziale.
Il Tizio che chiede il mutuo è solvibile? Serve alla banca per non fare la fine del 2007.
Il Tizio che si assicura contro gli incendi è un soggetto a rischio? Serve all'assicurazione per gestire al meglio il rischio e tenere i premi più bassi.
La Tipa incontrata in vacanza è da sposare? Serve per avere una vita sentimentale serena.
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"What does AI mean for your business? Read this book to find out." -- Hal Varian, Chief Economist, GoogleArtificial intelligence does the seemingly impossible, magically bringing machines to life--driving cars, trading stocks, and teaching children. But facing the sea change that AI wil...

GOOGLE TRANSLATION

GOOGLE TRANSLATION
Come si creavano in passato i programmi di traduzione? Semplice, si assumeva un linguista che esponeva le regole del linguaggio e si cercava di tradurre tutto in un algoritmo che sostituisse la parola A con la parola B e invertisse, per esempio, l'ordine di aggettivi e nomi secondo le regole della sintassi esplicitate dall'esperto.
Oggi il problema della traduzione è riformulato come un problema previsionale. Tradurre dall'italiano al giapponese in fondo può essere visto come la capacità di prevedere quale parola si abbina meglio con un'altra e quale regola è più adatta per combinare l'ordine delle parole. Il vantaggio di una simile riformulazione è che ci si può avvalere dell' intelligenza, ovvero di una potente macchina predittiva in grado di gestire una vastissima base dati. Inoltre, la qualità delle previsioni aumenta con la base dati pregressa che a sua volta aumenta con l'uso che si fa di questo strumento, il che significa che il risultato finale è destinato a migliorare nel tempo. Non per niente quando parliamo di intelligenza artificiale parliamo di macchine che sanno "imparare" migliorandosi nel tempo.
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IL PROBLEMA DELL’ANALFABETISMO

IL PROBLEMA DELL’ANALFABETISMO
Il principale problema di oggi? L’analfabetismo. Non è semplicemente “di ritorno” bensì “di andata e ritorno”. Un analfabetismo selvaggio affligge infatti l’intera forza lavoro, il 98% delle persone non sa ancora né scrivere né leggere (un codice di programmazione). Lo credo bene che molti vedano nero quando guardano al futuro, la scuola stessa è zeppa di analfabeti, sia sui banchi che sulle cattedre; queste ultime, in particolare, sono popolate da persone colte ma analfabete, ricordano tanto nonno Giuseppe, persona cara e assennata ma che non sapeva scrivere il suo nome.
Eppure questa osservazione deve suonare anche incoraggiante: individuato il nemico basterà combatterlo per mutare prospettiva, d'altronde si tratta di un nemico che non fa molta paura, cosa c'è di più facile che imparare a leggere e scrivere una volta che sia chiaro quanto è necessario? L'abbiamo già fatto in passato e lo faremo ancora. Il “gufo” che vede un futuro di gente “licenziata” dalle macchine, per verificare la sua fosca ipotesi dovrà tener conto che questa “gente” è costituita quasi esclusivamente da programmatori e ingegneri elettronici.
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12 Deconstructing Work Flows

12 Deconstructing Work Flows
Note:12@@@@@@@@@

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“How should we implement computers in our business?”
Note:LA DOMANDA DI IERI

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where we do lots of calculations
Note:RISPOSTA

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“You can see the computer age everywhere but in the productivity statistics.”
Note:IL LAMENTO DI ROBERT SOLOW

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interesting business movement called “reengineering.”
Note:PER AFFRONTARE QS PROB

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Hammer and James Champy,
Note:PROT.

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book Reengineering the Corporation,
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identify the tasks
Note:IL METODO 1

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consider whether computers had a role
Note:2

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In North America, its accounts payable department employed five hundred people, and Ford hoped that by spending big on computers, it could reduce that number by 20 percent.
Note:LE SPERANZE DI FORD

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its competitor Mazda had just five people in accounts payable.
Note:COMPETITOR

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many people handled it. If only one of those people took a long time to do the job, the entire system slowed down.
Note:IL PUNTO DEBOLE

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That left every order flowing through at the speed of the most difficult
Note:TUTTO RALLENTATO

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computer reduce mismatches
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Ford’s accounts payable department was 75 percent smaller,
Note:ESITO

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reducing head count,
Note:LA MAGGIORPARTE DEL REENGEENIRING

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improve the quality of services.
Note:ALTRA FUNZIONE DEL REE

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Mutual Benefit Life,
Note:ASS SULLA VITA

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nineteen people in five departments took thirty distinct steps.
Note:NEL CONSIDERARE LE POLIZZE

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Time in transit.
Note:IL COLPEVOLE DEI RITARDI

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a shared database powered by an enterprise computer system
Note:LA SOLUZIINE...PRODUTTIVITÀ

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one person had authority over an application,
Note:CAMBIO ORGANIZZATIVO

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Like classical computing, AI is a general-purpose technology.
Note:Ttttttttttt

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Goldman Sachs’s CFO R. Martin Chavez
Note:CAMBIAMENTO DESCRITTO

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The unit of AI tool design is not “the job” or “the occupation” or “the strategy,” but rather “the task.”
Note:UNITÀ FONDAMENTALE

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collections of decisions
Note:TASK

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Decisions are based on prediction
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removing humans from such tasks altogether.
Note:ORA CHE LA MACCHINA VPUÒ DECIDERE

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Impact of AI Tools on Work Flows
Note:Ttttttttttttttt

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the most important passages of a document and highlights them.
Note:ESEMPU DI NPREDIZIONE...SOTTOLINEATURA DOCUMENTI

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manufacturing defects
Note:DIFETTI

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appropriate customer service responses
Note:RISPOSTE AL CLIENTE

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from email to translation to driving.
Note:SETTORI D IMPEGNO X GOOGLE

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improves many of the photo apps on your smartphone.
Note:MIGLIORARE LE FOTO

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recruiting students to an MBA program,
Note:ESEMPIO DI PROBLEMA

Yellow highlight | Location: 1,776
obtain a class of the best students.
Note:L OBBIETTIVO

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choosing which applicants to give offers
Note:LA SCELTA CHIAVE... ABBINARE UNA BORSA

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(a) clearly should get an offer; (b) should get an offer if those in (a) decline their offers; and (c) no offer at all.
Note:LA GREZZA DIVISIONE FATTA ORA

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assessments that cause candidates to be placed in buckets are a mixture of the objective and subjective.
Note:MIX

Yellow highlight | Location: 1,790
trained on past data indicating how such applications and information translated into later scores of best, provide a clear ranking of all applicants.
Note:UTILE UN APP

Yellow highlight | Location: 1,794
early offers (perhaps to pre-empt other schools), financial incentives (scholarships), and special attention (lunches with faculty or prominent alumni).
Note:COSA CAMBIA...VANTAGGI X CHI OFFRE

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The predictive ranking
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the cost of doing such rankings.
Note:COMPRESSIONE COSTI...ALTRO VANTAGGIO

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assess the seriousness of the application
Note:ALTRA VALUTAZIONE POSSIBILE X L APP

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They may lower application fees to zero
Yellow highlight | Location: 1,803
reduce the time between submitting an application and an offer.
Note:ALTRO VANTAGGIO

Yellow highlight | Location: 1,806
tasks to be removed (e.g., manual ranking of applications) as well as added (e.g., wider-reach advertising).
Note:EFFETI DELL APP...LAVORI CHE MUOIONO E LAVORI CHE CRESCONO

Yellow highlight | Location: 1,809
How an AI Tool Powered the iPhone Keyboard
Note:Tttttttttttttttttt

Yellow highlight | Location: 1,812
QWERTY layout; that design standard limited the possibility of hitting two adjacent keys,
Note:LIMITE ALL INCEPPAMENTO...UNO STANDARD CHE RESISTE ANCHE DOPO

Yellow highlight | Location: 1,815
What kept them coming back to it was familiarity.
Note:PERCHÈ NN È STATO ABBANDONATO

Yellow highlight | Location: 1,819
the keys were very small.
Note:LA MAGGIORE DIFFICOLTÀ X IL PRIMO I PHONE

Yellow highlight | Location: 1,820
just three weeks to find a solution—a
Note:MOMENTO DECISIVO

Yellow highlight | Location: 1,822
While the image the user saw did not change, the surface area around a particular set of keys expanded when typing.
Note:LA SOLUZIONE...QW ALTERNATIVO

Yellow highlight | Location: 1,823
When you type a “t,” it is highly probable the next letter will be an “h”
Note:ESEMPIO

Yellow highlight | Location: 1,824
Following that, “e” and “i” expanded, and so on.
Yellow highlight | Location: 1,825
This was the result of an AI tool at work.
Note:A CHI DIRE GRAZIE

Yellow highlight | Location: 1,826
build predictive algorithms so that key size changed
Note:ALLA BASE

Yellow highlight | Location: 1,826
the autocorrect predictive text you see today.
Note:L ANTENATO

Yellow highlight | Location: 1,827
fundamentally, the reason this worked was QWERTY.
Note:QW GARANTISCE CHE I DUE TASTI NN SIANO ADIACENTI

Yellow highlight | Location: 1,831
prediction could solve
Note:ANCHE QUI

Yellow highlight | Location: 1,831
Understanding the work flow was critical
DOVE STA L ASETTO PREDITTIVO?

1 Introduction Machine Intelligence

1 Introduction Machine Intelligence
Note:1@@@@@@@@@@@

Yellow highlight | Location: 102
Alexa has replaced the parent as the all-knowing source of information in the eyes of a child.
Note:I COMPITI FATTI CON IA

Yellow highlight | Location: 103
phones, cars, shopping experiences, romantic matchmaking, hospitals, banks, and all over the media.
Note:IA OVUNQUE

Yellow highlight | Location: 105
fundamentally change their businesses.
Note:TUTTI I CEO LO SANNO

Yellow highlight | Location: 106
studying the last great technology revolution: the internet.
Note:NOI ABBIAMO GIÀ STUDIATO

Yellow highlight | Location: 118
AI is a prediction technology, predictions are inputs to decision making, and economics provides a perfect framework for understanding the trade-offs underlying any decision.
Note:DEF AI

Yellow highlight | Location: 121
Our first key insight is that the new wave of artificial intelligence does not actually bring us intelligence but instead a critical component of intelligence—prediction.
Note:RIVOLUZIONE DELL INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Yellow highlight | Location: 123
Alexa doesn’t “know” the capital of Delaware. But Alexa is able to predict that, when people ask such a question, they are looking for a specific response: “Dover.”
Note:ALEXA...AI X I COMPITI...NN CONOSCENZA MA PREVEDIBILITÀ

Yellow highlight | Location: 125
Deep Genomics
Note:ALTRA START UP

Yellow highlight | Location: 126
predicting what will happen in a cell when DNA is altered.
Yellow highlight | Location: 126
Chisel
Note:START UP LEGALE

Yellow highlight | Location: 126
predicting which parts of a document to redact.
Yellow highlight | Location: 127
Validere
Note:START UP DEPOSITO PETROLIFERO

Yellow highlight | Location: 127
predicting the water content of incoming crude.
Yellow highlight | Location: 130
business leader,
Note:PERSONE INFLUENZATE...METODI DECISIONALI

Yellow highlight | Location: 131
student
Note:METODI DI STUDIO

Yellow highlight | Location: 132
financial analyst
Yellow highlight | Location: 133
policy maker,
Yellow highlight | Location: 134
understanding uncertainty
Note:FONDAMENTALE

Yellow highlight | Location: 135
better prediction reduces uncertainty,
Yellow highlight | Location: 137
a framework for designing business strategies,
Note:COSA CAMBIERÁ

Yellow highlight | Location: 139
What predictions are important for your business?
Note:CHIEDETEVI

Yellow highlight | Location: 142
toolkit for evaluating the implications of a drop in the cost of prediction is rock solid;
Note:COSTI GIÙ

Yellow highlight | Location: 144
Prediction Machines is not a recipe for success in the AI economy. Instead, we emphasize trade-offs. More data means less privacy. More speed means less accuracy. More autonomy means less control.
Note:MONDO IA

Yellow highlight | Location: 212
The rise of the internet was a drop in the cost of distribution, communication, and search.
Note:ECONOMIA INTERNET

Yellow highlight | Location: 257
What will new AI technologies make so cheap? Prediction. Therefore, as economics tells us, not only are we going to start using a lot more prediction, but we are going to see it emerge in surprising new places.
Note:EFFETTI IA

Yellow highlight | Location: 259
Prediction is the process of filling in missing information. Prediction takes information you have, often called “data,” and uses it to generate information you don’t have.
Note:COS È UNA PREDIZIONE

Yellow highlight | Location: 338
Prediction facilitates decisions by reducing uncertainty,
MENO RISCHIO

martedì 1 maggio 2018

COMPUTER OVUNQUE

COMPUTER OVUNQUE
Il cambiamento tecnologico è spesso meno improvviso di ciò che temiamo e piú di facciata rispetto a ció che speriamo. Le parole di Robert Solow sull'avvento del computer sono esemplari: "lo vediamo ovunque tranne che nelle statistiche sulla produttività".
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IL MONDO NELL'EPOCA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

IL MONDO NELL'EPOCA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Piú dati => meno privacy.
Più velocità => meno accuratezza.
Più autonomia delle macchine => meno controllo dell'uomo.
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AMAZON TI CONOSCE

Amazon ti conosce personalmente e sa cosa sottolinei quando leggi un libro, per questo a breve ti venderà libri già sottolineati. Hai capito ora cos'è l'intelligenza artificiale?
#Amazon
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